发布日期：2025-02-13 23:59 点击次数：98
“DeepSeek-V3 Technical Report”由DeepSeek-AI发布。该报告介绍了DeepSeek-V3这一强大的混合专家（MoE）语言模型，详细阐述其架构、训练、评估等方面a股有杠杆吗，展示了该模型在性能和成本上的优势。
1. 模型概述：DeepSeek-V3是具有6710亿参数的MoE语言模型，每个token激活37亿参数。采用多头潜在注意力（MLA）和DeepSeekMoE架构，创新提出无辅助损失的负载均衡策略和多token预测训练目标，在性能提升的同时降低训练成本。
2. 模型架构：基本架构基于Transformer框架，采用MLA减少推理时的KV缓存，降低训练时的激活内存；DeepSeekMoE架构使用更细粒度的专家并设置共享专家，引入无辅助损失的负载均衡策略和互补的逐序列辅助损失，还采用节点受限路由和无token丢弃机制。设置多token预测（MTP）目标，通过顺序预测未来多个token提升模型性能，推理时可用于推测解码加速。
3. 训练基础设施：在拥有2048个NVIDIA H800 GPU的集群上训练，使用HAI-LLM训练框架，采用16路流水线并行、64路专家并行和ZeRO-1数据并行。设计DualPipe算法减少流水线气泡，实现计算通信重叠；定制跨节点全对全通信内核，优化内存使用。提出基于FP8数据格式的混合精度训练框架，通过多种策略提升训练精度和效率，减少内存和通信开销。
展开剩余84%4. 预训练：优化训练语料库，增加数学和编程样本比例，扩展多语言覆盖范围，采用文档打包方法和FIM策略，使用Byte-level BPE分词器。设置模型和训练超参数，采用类似DeepSeek-V2的方法扩展上下文长度至128K。在多种基准测试中，DeepSeek-V3-Base性能全面超越同类开源模型，尤其在数学和代码任务上表现突出，且训练效率极高。消融实验验证了MTP策略和无辅助损失平衡策略的有效性，批处理负载平衡比序列负载平衡更具优势 。
5. 后训练：监督微调（SFT）阶段，策划包含多领域的150万个实例的数据集，推理数据借助DeepSeek-R1模型生成并处理，非推理数据由DeepSeek-V2.5生成并经人工验证，采用余弦退火学习率调度进行微调。强化学习（RL）阶段，使用基于规则和基于模型的奖励模型，并采用组相对策略优化（GRPO）。在标准评估中，DeepSeek-V3在多个基准测试中表现出色，是性能最佳的开源模型，与前沿闭源模型相比也具有竞争力。
6. 研究结论：DeepSeek-V3在模型架构、训练方法等方面进行创新，在性能和训练成本上取得良好平衡，在多个领域表现优异。未来研究方向包括进一步提升模型性能、探索更多应用场景以及优化训练效率等。
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