捅破天！
源代码 （含技术报告）
http://www.gitpp.com/hulou-ai/deepseek-v3
DeepSeek-V3是一款基于混合专家（Mixture of Experts, MoE）架构的大型语言模型，其技术原理融合了多项创新技术，以实现高效的推理和成本效益的训练。
建议认真阅读 《DeepSeek V3 技术报告》
以下是对DeepSeek-V3技术原理的详细描述：
一、混合专家（MoE）架构
DeepSeek-V3采用了MoE架构，该架构包含256个专家（即独立的神经网络），每个专家都能处理特定的任务或数据类型。在推理过程中，模型通过sigmoid路由方式，动态选择前8个最相关的专家参与计算。这种稀疏性设计使得模型能够在保持高性能的同时，减少不必要的计算和内存消耗。
二、多头潜在注意力（MLA）架构
MLA架构是DeepSeek-V3实现高效推理的关键。该架构的核心思想是对注意力键和值进行低秩联合压缩，从而减少推理过程中的Key-Value（KV）缓存。具体实现方式如下：
压缩：将注意力输入映射到一个压缩的潜在向量。
生成键和值：使用和矩阵将映射到压缩的键和值。
生成解码器：使用RoPE矩阵生成带有旋转位置嵌入（RoPE）的解码器。
计算注意力：使用softmax函数计算注意力权重，并生成最终的注意力输出。
通过MLA架构，DeepSeek-V3显著减少了KV缓存，同时保持了与标准多头注意力（MHA）相当的性能。
三、无辅助损失的负载均衡策略
在传统的MoE架构中，负载均衡通常需要引入辅助损失来确保每个专家的任务分配均衡，但这种方法可能会对模型性能造成负面影响。DeepSeek-V3提出了一种无辅助损失的负载均衡策略，通过动态调整专家的偏置值，使输入token能够更均匀地分配给不同的专家，从而实现高效的负载均衡。这一创新不仅提升了训练效率，还显著改善了模型性能。
四、多token预测（MTP）训练目标
DeepSeek-V3采用了MTP训练目标，以扩展预测范围并提升模型性能。具体实现方式如下：
定义预测范围：在每个输入token的基础上，同时预测多个未来token。
构建MTP模块：每个MTP模块都包含一个共享嵌入层、一个共享输出头、一个Transformer模块和一个投影矩阵。
生成预测：利用MTP模块生成多个未来token的概率分布。
MTP目标提高了数据效率和模型的预测能力，通过预先规划未来的token表示来提升性能。
五、FP8混合精度训练
为了加速训练和降低GPU内存使用，DeepSeek-V3支持FP8混合精度训练。该框架使用FP8格式进行大多数计算密集型操作，而一些关键操作则保留其原始数据格式，以平衡训练效率和数值稳定性。通过引入细粒度量化、增加累积精度和尾数超过指数等策略，DeepSeek-V3进一步提高了低精度训练的精度。
六、训练框架与优化
DeepSeek-V3的训练框架基于HAI-LLM框架，采用了16路Pipeline Parallelism（PP）、64路Expert Parallelism（EP）和ZeRO-1 Data Parallelism（DP）等并行策略，提高了硬件利用率和模型训练速度。此外，DeepSeek-V3还设计了DualPipe算法，通过重叠正向和反向计算通信阶段，进一步提高了模型训练速度，并减少了管道气泡的数量。
七、预训练与后处理
DeepSeek-V3在14.8万亿个高质量且多样化的tokens上进行了预训练，预训练过程非常稳定，未出现任何不可恢复的损失峰值或执行任何回滚操作。预训练后，DeepSeek-V3进行了两阶段的上下文长度扩展，最大上下文长度扩展到128K。随后，通过监督微调（SFT）和强化学习（RL）进行后训练，使其与人类偏好保持一致，并进一步释放其潜力。
综上所述，DeepSeek-V3通过一系列创新技术，如MoE架构、MLA架构、无辅助损失的负载均衡策略、MTP训练目标、FP8混合精度训练以及高效的训练框架与优化措施，实现了高效推理和经济高效的训练，同时保持了卓越的性能表现。
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源代码 （含技术报告）
http://www.gitpp.com/hulou-ai/deepseek-v3
DeepSeek-V3是一款基于混合专家（Mixture of Experts, MoE）架构的大型语言模型，其技术原理融合了多项创新技术，以实现高效的推理和成本效益的训练。
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