DeepSeek的三篇重要论文解读：游戏激励、专家组和种树

DeepSeek通过这三篇论文展示了其在人工智能领域的强大实力和创新能力。• DeepSeek-R1通过强化学习让模型像玩游戏一样自我学习，显著提升了推理能力。• DeepSeek-V3通过混合专家模型让模型像“专家团队”一样高效协作，优化了计算效率和性能。• DeepSeek-LLM从长期主义角度规划模型的发展，就像种树一样，让模型在长期中茁壮成长，最终在多个领域表现出色。这些突破不仅让Deep

jinglong.cha

802人浏览 · 2025-02-13 15:18:04

jinglong.cha · 2025-02-13 15:18:04 发布

DeepSeek的成功并非偶然。过去一年中，该公司连续发布了多篇具有创新突破性的学术论文，奠定了其技术领先地位。

硅谷科技评论（SVTR）结合内部访谈和专家反馈，认为在DeepSeek的众多论文中，以下几篇被认为是最重要的，主要因为它们在技术创新和实际应用中有着重大突破：

https://mp.weixin.qq.com/s/lDMvk6FTb9GYOdkl5rYeKg

对DeepSeek三篇重要论文的科普解读：

一、DeepSeek-R1：用强化学习提升推理能力

背景与目标

近年来，大型语言模型（LLM）的推理能力成为人工智能研究的重要方向。然而，当前的许多方法依赖监督微调（SFT），这需要大量标注数据。DeepSeek提出了DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1两种新型模型，通过大规模强化学习（RL）方法提升推理能力，旨在减少对监督数据的依赖，探索纯强化学习对推理能力的优化潜力。

方法与创新

• DeepSeek-R1-Zero：使用群体奖励优化策略模型（GRPO），通过奖励设计（包括准确性奖励和格式奖励）引导模型学习复杂的推理行为，如自我验证和反思。随着训练的深入，模型逐步提升了复杂任务的解答能力，并在推理任务上显现突破性的性能提升。

类比：想象你正在训练一个孩子解决复杂的数学问题。传统的训练方法是给他很多已经解好的题目（监督学习），让他模仿答案。但DeepSeek-R1采用了一种全新的方法，就像让孩子自己玩游戏一样。每次孩子尝试解决问题时，如果答案正确，就会得到一个“奖励”（比如一颗糖果）。如果答案不正确，就什么奖励也没有。这种方法就是强化学习。通过这种方式，模型在训练过程中自己探索和学习，就像孩子在游戏中不断尝试、犯错、改进，最终变得越来越聪明。

• DeepSeek-R1：结合冷启动数据的多阶段训练，引入高质量推理链的冷启动数据集，提高模型的可读性和训练初期的稳定性。通过多轮强化学习，进一步优化模型在数学、编程等推理密集型任务中的表现。

性能表现

• 在数学任务（如AIME 2024、MATH-500）和编程任务（如Codeforces、LiveCodeBench）上，DeepSeek-R1达到了OpenAI-o1-1217的性能水平，表现优于大多数对比模型。

• 在多学科基准测试（如MMLU、GPQA Diamond）和中文任务（如C-Eval）中，DeepSeek-R1展现了卓越的知识推理能力，显著优于其他开源模型。

• 在开放式生成任务（如AlpacaEval、ArenaHard）中，DeepSeek-R1的胜率分别达到87.6%和92.3%，展现了强大的文本生成能力。

未来方向

• 增强多语言支持，优化对中文以外语言的推理能力。

• 研究大规模强化学习在软件工程任务中的应用。

二、DeepSeek-V3：高效的混合专家模型

背景与目标

随着大语言模型（LLM）的发展，DeepSeek提出了DeepSeek-V3，一个拥有6710亿参数的混合专家（MoE）模型，旨在通过激活少量专家网络实现高效计算，平衡模型性能和算力成本。

核心技术与架构创新

• 多头潜在注意力（MLA）：使用低秩联合压缩方法减少注意力计算的缓存需求，同时保持多头注意力的性能，并引入旋转位置嵌入（RoPE）提高推理精度。

• 混合专家架构（DeepSeekMoE）：采用辅助损失优化的专家负载平衡策略，避免因负载不均导致的计算效率降低，并引入“无辅助损失”的负载平衡新方法，通过动态调整路由偏差值，确保训练过程中的负载均衡。

• 多Token预测目标（MTP）：扩展模型在每个位置预测多个未来Token的能力，提高训练数据效率，并在推理阶段加速生成。

类比：想象你有一个超级复杂的任务，比如设计一座大桥。你会找一个“万能专家”来完成吗？当然不会！你会找一群不同领域的专家，比如结构工程师、材料科学家、环境专家等，让他们各司其职，共同完成任务。DeepSeek-V3就是采用了类似的“混合专家模型”（MoE）。在这个模型中，每个“专家”（子网络）只负责处理一部分任务，而不是让整个模型都参与进来。通过这种方式，模型不仅运行得更快，而且还能在复杂的任务中表现出色，同时大大降低了计算成本。

数据与训练效率

• 使用14.8万亿高质量多样化Token数据进行训练，预训练过程非常稳定。

• 设计了DualPipe算法，通过前向和反向计算的重叠，显著减少通信开销，并支持FP8混合精度训练，结合细粒度量化策略，显著降低内存使用和通信开销。

• 训练效率极高，每训练万亿Token仅需18万H800 GPU小时，总成本约557.6万美元。

性能表现

• 在知识任务（如MMLU、GPQA）和中文事实性任务中，DeepSeek-V3超越所有开源模型，并接近GPT-4o的性能。

• 在数学基准（如MATH-500）和编程任务（如LiveCodeBench）中，DeepSeek-V3实现了开源模型的最佳表现。

• 在开放式生成任务中，DeepSeek-V3的胜率显著高于其他开源模型，并接近闭源模型的水平。

未来方向

• 优化模型在多语言和多领域的泛化能力。

• 探索更高效的硬件支持和训练方法。

三、DeepSeek-LLM：以长期主义扩展开源语言模型

背景与目标

近年来，大型语言模型（LLM）逐步成为实现通用人工智能（AGI）的核心工具。然而，LLM的规模化训练存在挑战，尤其是在计算资源和数据分配策略上的权衡问题。DeepSeek的研究旨在通过深入分析模型规模化规律，推动开源大模型的长期发展。

数据与预训练

• 处理了包含2万亿个Token的双语数据集（中文和英文），采取去重、过滤和重新混合三阶段策略，以提高数据多样性和信息密度。

• 使用Byte-level Byte-Pair Encoding（BBPE）分词算法，词表大小设置为102,400。

• 借鉴LLaMA的架构，采用RMSNorm和SwiGLU激活函数，以及旋转位置编码。

超参数优化与规模化规律

• 引入多阶段学习率调度器，优化训练过程并支持持续训练。

• 提出了经验公式，以更准确地预测不同规模模型的超参数。

• 引入了非嵌入FLOPs/token（MMM）作为模型规模的度量方式，显著提高了计算预算分配的精确性。

类比：想象你在种一棵树，你不会只关注它今天长了多少，而是会从长远规划，比如选择合适的土壤、定期浇水施肥、修剪枝叶等，让树茁壮成长。DeepSeek-LLM就是从长期主义的角度来开发开源语言模型。他们不仅关注模型的短期表现，还研究如何在长期中优化模型的规模和数据分配。比如，他们发现高质量的数据可以让模型更好地成长，就像优质的土壤能让树长得更好。他们还通过优化训练方法（比如调整学习率、批次大小等），让模型在不同的阶段都能健康发展。