一篇剖析DeepSeek大火背后技术

一、引言

DeepSeek 是一家位于中国的创新型人工智能初创企业，在大型语言模型（LLM）领域迅速掀起波澜。DeepSeek 以开源研究为重点，在构建尖端人工智能系统的同时，还与社区公开分享其方法。尽管是一家相对较新的公司，但该公司已迅速成为全球人工智能领域强有力竞争者。

闲话少说，我们直接开始吧！

二、为何受到关注

DeepSeek 引起广泛关注有以下几个主要原因：

• 高质量的模型： 其模型的性能可与西方大公司开发的模型相媲美，尤其是在数学推理和编程等任务方面。

• 经济高效的方法： DeepSeek 不依赖庞大的硬件，而是利用低得多的计算资源取得了令人印象深刻的成果。

• 开源透明： DeepSeek 以开源许可的方式发布模型和技术细节，鼓励合作，营造社区驱动的环境，使先进的人工智能技术更容易获得。

三、与其他LLM的区别‍

DeepSeek 在多个方面有别于传统的语言模型：

• MOE 架构： DeepSeek 的设计不采用密集型架构，即对每个任务都激活所有参数，而是对每个输入只激活一小部分专门的参数子集（“专家”）。这种有选择性的激活提高了数学和编码等专业领域的性能，同时还能有效地管理资源。

• 灵活的资源分配： 传统的 LLM 会均匀地投入所有资源，而 DeepSeek 的方法只关注网络中最相关的部分，从而提高了特定任务处理的速度和准确性。

四、成本优化策略

DeepSeek 采用多种策略来控制成本和资源的使用：

• 稀疏激活： 在任何特定任务中，只使用模型参数的必要子集。例如，虽然完整的模型可能有数千亿个参数，但在同一时间只有一小部分处于激活状态，从而大大减少了计算量。

• 混合精度训练： 通过在训练过程中使用低比特表示（如 8 位浮点数）而不是标准的 32 位浮点数，DeepSeek 可以减少内存使用，加快计算速度，同时保持精度。

• 高效的通信技术： 计算与通信的重叠可最大限度地减少 GPU 之间的数据传输延迟，从而使训练过程更快、更具成本效益。

这种方法不仅大大降低了成本，还表明创新可以来自更智能的工程设计，而不是单纯的模型参数规模。

五、算法创新

DeepSeek 在模型结构上有几项关键创新：

• Multi-Head Latent Attention (MLA): 这项技术将大型键值矩阵（KV）压缩为较小的潜在表示，从而在推理过程中大大降低了内存需求，同时又不影响模型理解上下文的能力。

• DeepSeekMoE (Mixture-of-Experts): 该模型分为用于普通任务的 "共享专家 "和用于专门功能的 “路由专家”。这种设计可确保每个输入只激活网络的目标部分，从而提高效率和性能。

• Multi-Token Prediction (MTP): 通过预测一个序列中的多个Token而不是单个Token，该模型可从更密集的训练信号中获益，并通过推测解码加快推理时间。

六、潜在应用

DeepSeek 背后的创新技术为未来的发展和实际应用提供了令人兴奋的可能性：

• 为开发人员提供更广泛的便利：DeepSeek 的技术采用经济高效的开源设计，使资源有限的初创企业和研究团体也能访问和构建先进的人工智能模型。

• 增强应用开发： 高效灵活的架构非常适合创建智能聊天机器人、智能编码助手和教育工具等应用，以及用于解决复杂问题的系统。

• 持续研究与改进： DeepSeek 致力于改进其算法，例如进一步优化 MoE 设计或扩大上下文窗口，这意味着未来的模型将更加强大，能够以最小的额外开销处理更长的上下文和更细微的任务。

七、总结

DeepSeek 重新定义了人工智能的可能性，证明了高性能语言模型可以通过智能工程和高效资源管理而不是大规模硬件投资来建立。它创新性地使用了MLA、MOE架构和多Tokens预测等技术，不仅提高了专业任务的性能，而且使训练和部署更具成本效益。

这种简单的开源方法不仅挑战了西方既有的人工智能巨头，也为更广泛的合作与创新创造了机会。对于开发人员和研究人员来说，DeepSeek 提供了一条实用的途径，可以在从智能助手到教育工具等各种应用中利用先进的人工智能能力，为建立一个更容易获得、更有活力的人工智能生态系统铺平道路。

DeepSeek 是一个典型的例子，说明了深思熟虑的工程设计和经济高效的方法如何改变人工智能的格局，为创新和实际应用开辟新的途径。

参考文档：https://medium.com/@akshaykumar12527/how-deepseek-stands-out-among-llms-architecture-cost-and-optimization-dbd1d3f6a26d

---

八、如何系统学习掌握AI大模型？

AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模型的知识和技能将变得越来越重要。

学习AI大模型是一个系统的过程，需要从基础开始，逐步深入到更高级的技术。

这里给大家精心整理了一份全面的AI大模型学习资源，包括：AI大模型全套学习路线图（从入门到实战）、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习、面试题等，资料免费分享！

1. 成长路线图&学习规划

要学习一门新的技术，作为新手一定要先学习成长路线图，方向不对，努力白费。

这里，我们为新手和想要进一步提升的专业人士准备了一份详细的学习成长路线图和规划。可以说是最科学最系统的学习成长路线。

2. 大模型经典PDF书籍

书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的，我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档，它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。（书籍含电子版PDF）

3. 大模型视频教程

对于很多自学或者没有基础的同学来说，书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解，因此，我们提供了丰富的大模型视频教程，以动态、形象的方式展示技术概念，帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。

4. 2024行业报告

行业分析主要包括对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

5. 大模型项目实战

学以致用 ，当你的理论知识积累到一定程度，就需要通过项目实战，在实际操作中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。

6. 大模型面试题

面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。

在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我们将提供精心整理的大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。

全套的AI大模型学习资源已经整理打包，有需要的小伙伴可以微信扫描下方优快云官方认证二维码，免费领取【保证100%免费】