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标题: Deepseek v3 的笔记 [打印本页]

作者: 诗林 时间: 2025-1-5 07:40
标题: Deepseek v3 的笔记
基本概述

Deepseek v3是Deepseek发布的旗舰模型，属于607B的混淆专家（MoE）模型，其中活泼参数为37B。在当前的模型领域，它堪称最佳的开源模型，性能超越了Llama 3.1 405b、Qwen和Mistral等知名模型。根据基准测试效果，它与OpenAI的GPT - 4o以及Claude 3.5 Sonnet处于同一水平，并且在某些任务上的表现还要更胜一筹。

训练上风及突破

成本与效率：在训练方面取得了令人瞩目的结果，仅花费约600万美元，在英伟达h800s集群上利用278.8万个GPU小时，基于14.8万亿高质量数据完成了预训练。与之形成鲜明对比的是，Llama 403b的训练数据量是其11倍，消耗了3084万个GPU小时，并且同样基于约15万亿的token举行训练。

技术创新

模型架构：
- MoE架构：采用混淆专家（MoE）架构，在处置惩罚每个token时，仅激活37B的参数，相较于传统的密集模型，这种稀疏激活方式极大地低落了盘算需求。
- 多头潜在注意力（MLA）：运用此技术压缩了键值（Key - Value）缓存，不但减少了内存利用量，还使得训练过程更加高效。
FP8混淆精度训练：实现了FP8混淆精度训练框架，与传统的FP16/FP32格式相比，内存占用最多可低落50%。同时，通过采用细粒度量化策略以及提高累加精度，在提升训练速率的同时有用包管了模型的精确性。
负载均衡策略：针对MoE架构，首创了无辅助损失的负载均衡策略，这种策略在不引入传统辅助损失方法弊端的条件下，有用提升了模型的性能。
训练框架：开发了自界说的HAI - LLM训练框架，该框架具备多项优化：
- 双管道算法：通过双管道算法实现了高效的流水线并行，减少了流水线中的气泡，实现了盘算和通信的重叠，从而提高了训练效率。
- 高效通信内核：具备高效的跨节点全对全通信内核，可以或许充实利用网络带宽，加速数据传输。
- 内存优化：通过经心的内存优化步伐，避免了利用成本高昂的张量并行，进一步低落了训练成本。

新增特性

Deepseek v3新增了深度思考（Deepthink）功能，融入了Deepseek R1系列模型的思维链（CoT）本事。具体做法是通过创新的知识蒸馏方法，将R1系列模型的推理本事迁徙到Deepseek v3中，在这个过程中，奇妙地将R1的验证和反思模式融入其中，不但显著提升了v3的推理性能，还可以或许对v3的输出风格和长度举行有用控制。用户可以在Deepseek谈天界面中启用该特性，只管其效果不如o1，但对模型推理本事有一定程度的加强。

与其他模型的性能对比

作者围绕推理、数学、编码、创意写作四个关键领域，利用一系列基准问题对Deepseek v3、GPT - 4o和Claude 3.5 Sonnet举行了测试：

推理本事：
- “找第四个单词”问题：未启用Deepthink CoT时答复错误，启用后经太过析思考，精确找出了句子中的第四个单词，证明该特性有助于提升推理精确性。
- “数单词数量”问题：Deepseek v3答复错误，但GPT - 4o和Claude 3.5 Sonnet同样未能答对。
- “草莓单词中r的数量”问题：Deepseek v3精确答复，而GPT - 4o从未答对过该问题。
- “农夫与羊过河”问题：无论是否启用Deepthink CoT，Deepseek v3都未能得出精确答案，但整体来看，它在推理本事上仍优于GPT - 4o和Claude 3.5 Sonnet，虽不及o1，但表现也较为出色。
数学本事：
- 简单减法运算：对于“5.11 - 5.90”这类简单数学问题可以或许精确盘算。
- 平行四边形极点问题：在求平行四边形可能的第四个极点问题上，Deepseek v3可以或许精确找出全部可能的极点，而GPT - 4o和3.5 Sonnet只能找出一个。
- 整数求和问题：面对较复杂的整数相关数学问题，启用Deepthink特性后，Deepseek v3给出了精确答案，表明其数学本事强于GPT - 4o和Claude 3.5 Sonnet。
编码本事：利用LeetCode上较新的“Super Heroes”这一“Hard”难度的动态规划问题举行测试。Deepseek v3首次答复时完全失败，一个测试用例都未通过，但再次尝试时给出了完美办理方案，且性能表现优秀。综合来看，其编码本事接近GPT - 4，但Claude 3.5 Sonnet在编码方面仍有微弱上风。
创意写作本事：Deepseek v3的输出在风格上与GPT - 4o极其相似，包括相应模式、段落结构以及用词等方面。例如在对同一段落举行优化时，两者输出近乎相同，推测可能是基于GPT - 4o生成的合成数据集举行训练。不过在创意写作方面，Claude 3.5 Sonnet因具有更人性化的观点和见解而略胜一筹。

最终评价与实用场景

最终评价：在推理和数学任务上，Deepseek v3表现最佳，依次领先于Claude 3.5 Sonnet和OpenAI GPT - 4o；在编码和创意写作任务中，Claude 3.5 Sonnet更具上风，Deepseek v3与GPT - 4o水平相近，Deepseek v3稍强一些。
实用场景：假如利用场景主要围绕GPT - 4o展开，那么可以放心切换到Deepseek v3；对于构建基于大语言模型（LLM）的应用来说，Deepseek v3因其卓越的性价比，是开发面向客户端AI应用的不二之选；别的，该模型权重开源，用户可以或许自行托管，这给予了用户对模型更多的控制权。

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