1. DeepSeek 焦点技能概述
1.1 模型架构创新
DeepSeek 在模型架构上举行了明显的创新，其焦点技能主要体现在以下几个方面：
- 混合专家（MoE）架构：DeepSeek 接纳了 MoE 架构，通过动态路由机制实现希罕激活，明显降低了计算成本。例如，DeepSeek-V3 总参数量达到 6710 亿，但每个输入仅激活约 5.5% 的参数（370 亿），相比传统的麋集架构，计算能耗降低了 70%。这种架构不但提高了效率，还在特定使命中表现出超越麋集模型的精度。
- 多头潜伏留意力（MLA）机制：为办理传统 Transformer 架构中 KV Cache 的瓶颈题目，DeepSeek 引入了 MLA 机制。该机制通过低秩联合压缩，大幅淘汰了 KV 缓存的存储需求。与标准的多头留意力（MHA）相比，MLA 在保持高性能的同时，明显降低了显存占用。
- 无辅助损失的负载均衡策略：在 MoE 架构中，DeepSeek 创新性地引入了无辅助损失的负载均衡策略。通过为每个专家引入偏差项，动态调整路由决策，有效办理了传统 MoE 架构中因负载不均导致的性能下降题目。
1.2 训练策略优化
DeepSeek 在训练策略上也举行了多项优化，以提高训练效率和降低成本：
- 精细化数据工程：DeepSeek 接纳“三阶段过滤法”对训练数据举行处理处罚，确保数据质量。首先通过正则表达式剔除广告和重复文本；其次用 BERT-style 模型对剩余文本举行连贯性评分，生存前 30% 的高质量内容；最后对代码、数学等垂直范畴举行过采样，使专业数据占比提升至 15%。
- 创新的并行训练算法：DeepSeek 独创了 DualPipe 并行算法，将计算流水线与通信流水线解耦。前向传播和反向传播在专家网络间异步执行，梯度同步过程与计算使命重叠举行。结合 FP8 混合精度训练，DeepSeek-V3 仅用 278.8 万 H800 GPU 小时完成训练，总成本控制在 558 万美元，单位 Token 训练成本仅为 GPT-4 的 1/50。
- 多 Token 猜测（MTP）技能：DeepSeek 在训练过程中引入了多 Token 猜测目标，这一技能不但提高了模型在大多数评估基准上的性能，还为推理加速提供了支持。
: 漫谈DeepSeek及其背后的焦点技能 - 腾讯网
2. GPT-4 技能门路特点
2.1 架构筹划
GPT-4 接纳了基于 Transformer 的架构，其复杂程度和参数规模较前代产品有明显提升。只管详细的参数数量尚未公开，但据推测其参数量极为巨大，这使得 GPT-4 在处理处罚复杂语言使命时表现更为精彩，例如长文本明白、多轮对话管理以及跨范畴知识迁移等。此外，GPT-4 引入了多模态处理处罚能力，可以或许同时处理处罚文本和图像输入，极大地扩展了其应用场景。这种多模态功能的实现，使得 GPT-4 在教诲、医疗、零售和娱乐等多个范畴具有更广泛的应用潜力。
2.2 训练与优化
在训练过程中，GPT-4 使用了大量多样化的数据集，涵盖了多种语言、文体风格和技能文档，这不但增强了其对不同语言和文化的明白能力&
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