深入浅出DeepSeek V3 技术报告

深入浅出DeepSeek V3 技术报告

今天咱们要来聊聊一个高大上的人工智能模型——DeepSeek-V3。如果说AI界是一个超级英雄联盟，那DeepSeek-V3就像是新登场的"最强王者"，在代码、数学、语言理解等领域大杀四方！那么，它是如何做到的呢？让我们浅浅解读这篇技术报告。

---

1. DeepSeek-V3 是谁？

你可以把它想象成一个超级学霸，不仅擅长语文和数学，还会写代码，能推理，还能处理超长文章（128K的上下文长度！）。它的本质是一个Mixture-of-Experts（MoE）模型，拥有6710亿参数，但每次只激活37亿，相当于一个“按需分配智慧”的高手。

DeepSeek-V3 的三大秘密武器

1. Multi-Head Latent Attention (MLA)

   • 让注意力机制更高效，相当于“压缩记忆力”，不浪费计算资源。

2. DeepSeekMoE

   • 只调用最合适的专家模块，避免“全体出动”的资源浪费，让计算更快、更省钱。

3. Multi-Token Prediction (MTP)

   • 预测的不止是下一个字，而是两个！就像一个超前思考的学生，老师刚出上半句话，他就知道后面该填什么了。

---

2. 训练过程——如何让AI变得更聪明？

DeepSeek-V3 在训练上花了278.8万 GPU 小时（租H800大概花了