1.2 DeepSeek的架构概览
DeepSeek模型是基于经典的Transformer模型架构的，并举行了深度优化。采用了混淆专家（Mixture-of-Experts, MoE）架构，通过稀疏激活提升模型效率。别的，DeepSeek引入了动态路由网络，智能地调配计算资源，以高效处理长文本和复杂逻辑任务。
1.2.1 DeepSeek的团体架构计划
DeepSeek的团体架构计划以高效处理长文本和提升推理效率为核心目的，主要包含如下所示的几个关键组成部分。
1. Multi-head Latent Attention (MLA)
- 低秩团结压缩：MLA通过将Key与Value分解为低秩矩阵并举行团结压缩，减少了必要存储和访问的数据量，从而降低了推理阶段的显存与时间开销。
- 显式位置编码融合：团结位置编码，使得模型可以或许在压缩后仍旧保存序列顺序信息。
- 并行化计算优化：对压缩后的Key-Value举行并行操纵，兼顾了留意力的机动性与推理速率的提升。
2. DeepSeekMoE 架构
- 专家混淆体系：DeepSeekMoE架构融合了专家混淆体系(MoE)、多头潜在留意力机制(MLA)和RMSNorm三个核心组件。通过专家共享机制、动态路由算法和潜在变量缓存技术，该模型在保持性能程度的同时，实现了相较传统MoE模型40%的计算开销降低。
- 动态路由机制：针对输入令牌嵌入，路由器通过门控网络从多个专家中选择最相关的专家。这种机制确保了计算的高效性和模型性能的稳定性。
- 无辅助损失的负载平衡计谋：DeepSeek-V3通过动态调整专家偏置，实现了负载平衡，制止了传统方法中因强制负载平衡而导致的模型性能下降。
3. 多Token预测训练目的（MTP）
同时预测多个Token：在训练过程中，模型不但预测下一个Token，还预测后续多个位置的Token。这种机制增长了训练信号密度，有助于模型学习长期依赖关系，提高天生质量。
4. 层级计谋优化
- 混淆专家体系（MoE）：内置多个专家子网络，通过精细的门控机制按需激活，加强模型容量，同时保持计算成本可控。
- 分阶段训练：包括预训练阶段、对齐阶段和范畴微调阶段，确保模型在差别任务和范畴的体现。
5. 其他优化
- FP8混淆精度：大幅加速训练速率，在支持硬件条件下可实现更高吞吐量。
- 多语言与多范畴数据：模型具备一定的跨语言能力，可在通用场景下保持较佳体现。
总之，DeepSeek的团体架构计划通过这些创新和优化，实现了在超大规模参数与现实推理效率之间的平衡，明显提升了模型的性能和应用代价。
1.2.2 DeepSeek的模块分别
DeepSeek 模型采用了多条理的模块化计划，以提升其性能和效率。
1.输入嵌入模块
- 功能：将输入文本转化为模型可处理的向量体现。
- 细节：通过词嵌入和位置嵌入的组合，为每个输入Token天生一个固定维度的向量体现。
2.Transformer模块
（1）多头潜在留意力机制（MLA）
- 功能：高效处理序列信息，降低计算和存储需求。
- 细节：通过低秩压缩技术，将Token的特性压缩到较小的潜在空间，再通过上投影矩阵恢复到Key、Value空间。
（2）专家混淆体系（MoE）
- 功能：通过多个专家子网络提高模型容量和计算效率。
- 细节：每个MoE层包含1个共享专家和256个路由专家，每个Token选择8个专家举行处理。
（3）RMSNorm归一化层
- 功能：稳定训练过程，加速模型收敛。
- 细节：在每个Transformer模块中使用RMSNorm归一化层，对输入数据举行归一化处理。
3.优化计谋模块
（1）多Token预测训练目的（MTP）
- 功能：增长训练信号密度，提高天生质量。
- 细节：在训练过程中，模型不但预测下一个Token，还预测后续多个位置的Token。
（2）负载平衡计谋
- 功能：确保专家负载平衡，提高模型性能。
- 细节：通过动态调整专家偏置项，实现负载平衡，无需额外的辅助损失函数。
4.输出层
- 功能：将Transformer模块的输出转化为终极的预测效果。
- 细节：通过一个线性层将Transformer的输出映射到词汇表巨细的维度，得到每个Token的预测概率分布。
5.其他辅助模块
（1）FP8混淆精度训练模块
- 功能：降低训练时的GPU内存占用和计算开销。
- 细节：通过精细的量化计谋和高精度累加，实现FP8混淆精度训练。
（2）残差流分形解码架构
- 功能：提高推理效率。
- 细节：通过主次双Token预测和动态损失融合，提升单次前向传播的学习效率。
1.2.3 DeepSeek与其他模型的技术对比
DeepSeek 模型在人工智能范畴引起了广泛关注，其性能和特点与其他大型语言模型（LLM）相比，展现出独特的上风和差别。
1. 与GPT系列对比
- 技术架构：DeepSeek采用混淆架构，团结了深度学习与强化学习技术，注重高效性和机动性，支持快速迭代和定制化开发；GPT系列基于Transformer架构，以其强盛的语言天生能力和上下文理解能力著称。
- 性能体现：DeepSeek在语言天生任务中体现出色，尤其在中文语境下的体现优于GPT系列，天生的文本更加符合中文表达风俗，且在多轮对话中可以或许保持较高的连贯性；GPT-4在英文任务中体现优异，但在处理中文时偶尔会出现语义偏差或文化背景理解不敷的问题。
- 计算效率与资源斲丧：DeepSeek在计算效率上体现优异，其模型计划优化了资源斲丧，适合在资源有限的环境中部署；GPT-4和Gemini由于模型规模较大，对计算资源的需求较高，部署成本较高。
- 应用场景：DeepSeek实用于多种场景，包括智能客服、内容创作、教诲辅助和数据分析等，其高效性和机动性使其在企业级应用中具有较大上风；GPT系列在内容创作、代码天生和学术研究等范畴体现优异，但其高昂的部署成本限制了其在中小企业中的应用。
2. 与Claude对比
- 技术架构：DeepSeek采用混淆架构，注重高效性和机动性；Claude以“对齐性”为核心计划理念，注重模型的道德和安全性能。
- 性能体现：DeepSeek在语言天生任务中体现出色，尤其在中文语境下的体现优于Claude；Claude在天生内容的安全性上体现优异，但在复杂语言任务上的机动性和创造力稍显不敷。
- 计算效率与资源斲丧：DeepSeek在计算效率上体现优异，适合在资源有限的环境中部署；Claude在计算效率上体现较好，但其天生速率略慢于DeepSeek。
- 应用场景：DeepSeek实用于多种场景，包括智能客服、内容创作、教诲辅助和数据分析等；Claude在必要高安全性和道德标准的场景（如法律咨询、医疗辅助）中体现优异，但其应用范围相对较窄。
3. 与Gemini对比
- 技术架构：DeepSeek采用混淆架构，注重高效性和机动性；Gemini是多模态AI模型，可以或许同时处理文本、图像和音频等多种数据类型，其架构计划注重多模态融合。
- 性能体现：DeepSeek在语言天生任务中体现出色，尤其在中文语境下的体现优于Gemini；Gemini在多模态任务中体现突出，但在纯文本天生任务上略逊一筹。
- 计算效率与资源斲丧：DeepSeek在计算效率上体现优异，适合在资源有限的环境中部署；Gemini由于模型规模较大，对计算资源的需求较高，部署成本较高。
- 应用场景：DeepSeek实用于多种场景，包括智能客服、内容创作、教诲辅助和数据分析等；Gemini在多模态任务（如图像形貌、视频分析）中体现突出，适合用于多媒体内容天生和分析。
4. 与Switch Transformer对比
- 参数效率：在设置64个专家（其中8个共享）的环境下，DeepSeekMoE较Switch Transformer（64个专家）实现了1.8倍的吞吐量提升，同时参数量降低30%。
- 训练效率：相比参数规模相当（13B）的密集Transformer，DeepSeekMoE训练速率提升2.1倍。
- 推理性能：MLA缓存机制使自回归任务的延迟降低35%。
- 模型性能：在WikiText-103测试集上，DeepSeekMoE的困惑度达到12.3，优于Switch Transformer的14.1；在WMT'14 EN-DE测试集上，DeepSeekMoE的BLEU得分达44.7，较Transformer++提升2.1分。
5. 与Llama对比
- 训练成本：DeepSeek-V3的训练费用相比GPT-4等大模型要少得多，据外媒估计，Meta的大模型Llama-3.1的训练投资凌驾了5亿美元。
- 性能体现：DeepSeek-V3在多项评测中体现优异，甚至直逼天下顶尖的闭源模型GPT-4o和Claude-3.5-Sonnet。
总体而言，DeepSeek 模型在性能、成本效益、开源计谋、技术架构和应用范畴等方面，与其他大型语言模型相比，展现出独特的上风和差别。在DeepSeek官网展示了与其他大模型的对比数据，如图2-1所示。
图2-1 DeepSeek与其他大模型的对比数据
根据图2-1中的对比数据，可以总结出以下对比信息。
1. 综合性能与推理能力
- 推理速率和效率提升明显：DeepSeek-V3 相较于汗青模型（如 DeepSeek-V2.5、Qwen2.5 和 Llama3.1）在推理速率上有大幅提升，这体现在 DROP、IF-Eval、LiveCodeBench 等多项指标上，其 3-shot F1 分数、Prompt Strict 模式下的体现以及代码天生任务均领先于其他开源模型。
- 综合能力出众：在 MMLU（包括标准版、Redux 及 Pro 版本）的英语评测中，DeepSeek-V3 的体现处于高程度，甚至与部分闭源模型（如 Claude-3.5 和 GPT-4o）相当。中文评测（CLUEWSC、C-Eval 和 C-SimpleQA）上，DeepSeek-V3 同样取得了最高分数，体现出其跨语言综合能力的平衡性。
2. 参数架构与效率
- MoE 架构上风：DeepSeek-V3 采用混淆专家（MoE）架构，使得其在总参数量（671B）远高于某些密集模型（如 Qwen2.5 的 72B、Llama3.1 的 405B）的同时，通过仅激活部分参数（37B）实现高效计算。这种计划不但提升了模型容量，也保证了推理时的高效能。
3. 代码（Code）与数学（Math）能力
- 代码天生任务：在 HumanEval-Mul、LiveCodeBench 以及 Codeforces 等代码任务上，DeepSeek-V3 均体现优于同类开源模型，体现出其在复杂编程和逻辑推理任务上的能力。
- 数学题解能力： 表中 AIME 2024、MATH-500 和 CNMO 2024 等数学评测数据表明，DeepSeek-V3 在数学推理和问题解决上有明显上风，其 Pass@1 及 EM 分数均高于其他模型，体现了更强的逻辑和数学处理能力。
4. 与闭源模型的对比：与闭源模型半斤八两
虽然部分指标如 GPQA-Diamond 和 SimpleQA 上，闭源模型（如 Claude-3.5 和 GPT-4o）仍有一定上风，但团体来看，DeepSeek-V3 在大多数评测中都处于领先地位或与顶尖闭源模型不相上下，成为开源模型中的佼佼者。
5. 对比结论
- DeepSeek-V3在多个范畴和任务中体现出色，尤其是在English、Code和Math等范畴的任务中，其体现与天下上开始进的闭源模型不分伯仲。
- DeepSeek-V3在开源模型中位列榜首，体现出其在综合能力上的强盛竞争力。
- DeepSeek-V3在多个指标上体现优异，体现出其在技术架构和训练方法上的优化效果。
综上所述，DeepSeek-V3 在推理速率、综合语言理解、代码天生以及数学推理等多个维度上均展现出明显的上风。其采用的 MoE 架构和高效的参数激活机制使其在保持大规模模型容量的同时，实现了高效计算和优异体现，已成为目前大模型主流榜单中开源模型的领跑者，并与天下上开始进的闭源模型比肩。
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