DeepSeek

DeepSeek V3 是一款具有创新架构（如 MLA、DeepSeek MoE 等）、高效训练与推理机制、在多领域应用表现出色、性能优异且开源经济的大规模语言模型。

一、基本信息

‌发布时间‌：2024年12月26日

‌发布机构‌：DeepSeek AI

‌模型类型‌：MoE（Mixture-of-Experts）模型

‌参数量‌：6710亿

‌激活参数量‌：370亿

二、技术特点

‌高效推理与训练‌：

• DeepSeek V3采用了创新的知识蒸馏方法，将DeepSeek R1系列模型中的推理能力迁移到标准LLM中，显著提高了推理性能。
• 通过协同优化，有效克服了跨节点MoE训练中的通信瓶颈，使得计算与通信几乎完全重叠，进一步提升了训练效率。

‌创新架构‌：

• 引入了多头潜在注意力（MLA）架构，通过低秩联合压缩注意力键和值来减少推理过程中的KV缓存，提高推理效率。
• 使用了DeepSeekMoE架构，通过细粒度的专家和共享专家来实现更高效的训练。

‌无辅助损失的负载均衡策略‌：

• DeepSeek V3提出了无辅助损失的负载均衡策略，通过引入偏置项来动态调整专家负载，从而避免辅助损失对模型性能的负面影响。

‌多标记预测（MTP）目标‌：

• 通过预测多个未来令牌来增强模型的预测能力，并可用于推理加速的投机解码。

三、训练与性能

‌训练数据‌：预训练数据集包含14.8万亿高质量和多样化的令牌，涵盖了数学、编程和多种语言。

‌训练成本‌：仅耗费了266.4万H800 GPU小时，完成了对14.8万亿token的预训练，总训练成本仅为557.6万美元。

‌性能表现‌：在多项评测集上超越了阿里Qwen2.5-72B、Meta的Llama-3.1-405B等其他开源模型，并逼近GPT-4o、Claude-3.5-Sonnet等顶尖闭源模型。

四、应用与部署

‌API价格‌：DeepSeek V3提供了优惠的API价格，用户可以在指定时间内享受价格优惠。

‌部署方案‌：DeepSeek AI与开源社区和硬件厂商合作，提供了多种部署方案，包括华为昇腾NPU、SGLang、LMDeploy等，支持在多种硬件平台上运行。

五、总结

DeepSeek V3是一款高效、经济且性能强大的开源语言模型。通过创新的架构设计和优化策略，在多个基准测试中表现优异，尤其是在代码和数学任务上。其高效的推理和训练能力，以及多种部署方案，使得DeepSeek V3在AI领域具有广泛的应用前景。