DeepSeek-V3 Technical Report

已于 2025-02-11 11:05:29 修改
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分类专栏： LLM Daily Technical Report 文章标签： 人工智能 语言模型 自然语言处理
于 2025-01-07 09:15:00 首次发布
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本文是LLM系列文章，针对《DeepSeek-V3 Technical Report》的翻译。

DeepSeek-V3 技术报告

摘要

我们提出了DeepSeek-V3，这是一个强大的混合专家（MoE）语言模型，总参数为671B，每个token激活37B。为了实现高效的推理和经济高效的训练，DeepSeek-V3采用了多头潜在注意力（MLA）和DeepSeekMoE架构，这些架构在DeepSeek-V2中得到了充分的验证。此外，DeepSeek-V3开创了一种用于负载平衡的辅助无损失策略，并设定了多token预测训练目标以提高性能。我们在14.8万亿个多样化和高质量的token上对DeepSeek-V3进行预训练，然后进行监督微调和强化学习阶段，以充分利用其功能。综合评估显示，DeepSeek-V3的表现优于其他开源模型，其性能可与领先的闭源模型相媲美。尽管性能卓越，DeepSeek-V3只需要2.788M H800 GPU小时即可进行全面训练。此外，它的训练过程非常稳定。在整个训练过程中，我们没有遇到任何不可挽回的损失高峰或任何倒退。模型检查点位于https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3.

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DeepSeek-V3 技术报告
mingo_敏
12-31 3343
本文介绍了 DeepSeek-V3，一个强大的混合专家（MoE）语言模型，总参数量为 6710 亿，每个 token 激活的参数量为 370 亿。为了实现高效的推理和经济高效的训练，DeepSeek-V3 采用了多头潜在注意力（MLA）和 DeepSeekMoE 架构，这些架构在 DeepSeek-V2 中得到了充分验证。此外，DeepSeek-V3 率先采用了无辅助损失的负载均衡策略，并设定了多 token 预测训练目标，以提升性能。
DeepSeek-V3技术报告 DeepSeek-V3 Technical Report.pdf
02-13
DeepSeek-V3作为一款强大的语言模型，凭借其671B的庞大参数总量和每令牌激活37B参数的高效设计，在这个领域中独树一帜。该模型的开发团队为提高推理效率和训练成本效益，采用了在DeepSeek-V2中已经充分验证的Multi-...
【AI学习】DeepSeek-V3 技术报告学习：总体架构
bylander的博客
12-28 8941
翻了一下DeepSeek-V3 技术报告学习，太长，只是大概翻了一下，其中Multi-Token Prediction的技术就很亮眼。
《DeepSeek-V3 Technical Report》阅读解析
最新发布
JiangKangbo的博客
03-16 805
提出了DeepSeek-V3 ，与V2一样采用MLA以及DeepSeekMoE架构，一个具有671B总参数的巨大模型，每个token都激活37B。提出auxiliary-loss-free strategy for load balancing，从而最大程度地减少了由于寻找负载平衡而产生的性能下降，研究了Multi-Token Prediction (MTP)，提升了模型的性能并且加快了模型推理的解码。在海量的数据和巨大GPU集群上训练，在各项任务中表现优异。
万字详解 DeepSeek-V3 Technical Report
kebijuelun的博客
02-10 1625
2024 年中国 deepseek 发表的轰动全球的大模型论文。DeepSeek-V3 是目前开源 LLM 领域的新巅峰，在保持高性能的同时，训练成本远低于 GPT-4o。DeepSeek-V3 在数学、编程、逻辑推理和长文本处理方面表现极其出色，它采用了MoE 架构、长文本优化和高效训练方法。
DeepSeek-V3 Technical Report（DeepSeek-V3 技术报告+英文版）.rar
02-08
DeepSeek-V3技术报告是一份详细阐述了DeepSeek-V3系统技术细节的文件。该报告涵盖了系统设计、功能模块、算法实现以及如何使用DeepSeek-V3进行相关技术任务。报告内容包括但不限于对DeepSeek-V3各个组成部分的解释，...
DeepSeek-v3技术报告中文版（DeepSeek-V3 Technical Report中文版）.pdf
02-16
DeepSeek-v3是一种由DeepSeek-AI研发的强大混合专家（MoE）语言模型，具有高达671B的总参数量，以及每token激活37B的参数量。为了实现高效推理和成本效益高的训练，DeepSeek-v3采用了多头潜在注意力（MLA）和...
DeepSeek-V3技术报告
01-05
DeepSeek-V3技术报告深入介绍了DeepSeek-AI研发的一款先进的混合专家（MoE）语言模型，其拥有总计6710亿个参数，并且对于每个token激活了37亿个参数。该模型在推理效率和成本效益的训练方面表现突出，采用了多头潜在...
DeepSeek-V3-deepseek
01-24
标题为"DeepSeek-V3-deepseek"的文件包，暗示它可能与DeepSeek技术或者项目相关，尤其是版本三的相关资料。描述部分不断重复"deepseek"这一关键词，可能意味着该项目或者产品专注于"deepseek"这一主题，虽然描述本身...
DeepSeek-V3技术报告（中文版）
02-03
DeepSeek-V3技术报告（中文版）
【大模型】DeepSeek-V3 Technical Report 关键技术解读
酒酿小圆子呀～
02-16 1414
首先给出Report的摘要部分：我们提出了DeepSeek-V3，这是一个强大的混合专家（MoE）语言模型，模型总参数为671B，每个令牌激活37B。为了实现高效的推理和经济高效的训练，DeepSeek-V3采用了多头潜在注意力（MLA）和DeepSeekMoE架构，这些架构在DeepSeek-V2中得到了充分的验证。此外，DeepSeek-V3开创了一种用于负载平衡的辅助无损耗策略 （auxiliary-loss-free strategy for load balancing）
LLM（十二）| DeepSeek-V3 技术报告深度解读——开源模型的巅峰之作
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wshzd的博客
12-31 2万+
DeepSeek-AI 团队最新发布的 DeepSeek-V3，作为一款强大的混合专家模型（Mixture-of-Experts, MoE），凭借其高效的架构和创新的训练策略，成为了当前最强的开源模型之一。通过创新的架构设计、高效的训练策略和经济的成本控制，DeepSeek-V3 不仅成为了当前最强的开源模型之一，也为未来的 AI 研究提供了宝贵的参考。DeepSeek-V3 的推理部署采用了 预填充（Prefilling） 和 解码（Decoding） 分离的策略，确保了在线服务的高吞吐量和低延迟。
DeepSeek-V3技术报告完整解读
AIBigModel的博客
01-06 4537
原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/1489055778212月中旬，我浙之光Deepseek宣布完成了v2.5的最后一次升级之后，约过了十来天，v3.0就正式上线了。DeepSeek-V3 是一款性能卓越的语言模型，整体参数规模达到 671B，其中每个 token 激活的参数量为。评估结果表明，DeepSeek-V3，并能够与主流闭源模型相媲美。图1：DeepSeek-V3和竞品的各科目考分对比。
LLMs之MoE之DeepSeek-V3：《DeepSeek-V3 Technical Report》翻译与解读(DeepSeek-V3的最详细解读)
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
01-23 8758
​ LLMs之MoE之DeepSeek-V3：《DeepSeek-V3 Technical Report》翻译与解读(DeepSeek-V3的最详细解读) 目录 相关文章 《DeepSeek-V3 Technical Report》翻译与解读 Abstract 1、Introduction 2、Architecture 3、Infrastructures
DeepSeek-V3 Technical Report翻译
nopSled
01-17 194
我们提出了DeepSeek-V3，这是一个强大的混合专家(MoE)语言模型，总共有671B个参数，每个token激活37B。为了实现高效的推理和经济高效的训练，DeepSeek-V3采用了多头潜在注意力(MLA)和DeepSeekMoE架构，这些架构在DeepSeek-V2中得到了彻底的验证。此外，DeepSeek-V3开创了一种无辅助损失的负载平衡策略，并设置了多token预测训练目标以获得更强大的性能。
deepseek-v3 technical report
01-28
### DeepSeek-V3技术报告概述 DeepSeek-V3 是一款旨在提升推理效率和降低成本的新一代人工智能模型。此版本引入了多种创新机制和技术改进，显著增强了模型的能力。 #### 基本架构 DeepSeek-V3 的基本架构采用了多头潜在证明（MLA），这一设计使得模型能够在保持高性能的同时实现高效的推理过程[^3]。此外，为了优化训练资源利用率，DeepSeek-V3 还集成了名为 DeepSeekMoE 的混合专家系统，有效降低了计算开销并提高了经济效益。 #### 多Token预测(MTP)训练目标 除了基础结构上的革新外，DeepSeek-V3 提出了一个新的训练目标——多Token预测 (MTP)，即 Multi-Token Prediction。研究表明，这种新的训练方法能够全面提升模型在各类评估基准测试中的表现水平。 #### 推理能力拓展 针对深度推理的需求，DeepSeek-V3 努力探索如何通过增加推理链路的长度与复杂度来强化模型的理解能力和解决问题的实力。具体措施包括但不限于扩大上下文窗口大小以及深化网络层数量等方面的工作[^4]。 #### 部署考量 值得注意的是，在享受 DeepSeek-V3 所带来的性能优势之时也需要关注其实际应用过程中可能遇到的一些挑战。例如，由于推荐使用的最小化部署单元规模较大，这或许会对某些小型开发团队构成一定压力；不过好消息是未来硬件的进步预计会逐渐缓解此类问题所带来的影响[^2]。 ```python # Python 示例代码展示如何加载预训练好的 DeepSeek-V3 模型 from deepseek_v3 import load_model model = load_model('path/to/pretrained/model') ```
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