注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】

DeepSeek大模型技术系列十一

DeepSeek大模型技术系列十一》DeepSeek核心技术优势总结

在人工智能的快速发展进程中，大语言模型的性能、效率与成本成为衡量其竞争力的关键维度。DeepSeek系列模型凭借一系列前沿技术，在这些方面展现出卓越的优势，为行业树立了新的标杆。以下将从性能、效率和成本三个核心层面，深入剖析DeepSeek的核心技术优势。

3.7.1 性能优势
在当今大语言模型激烈竞争的格局下，性能优劣直接决定了模型的应用广度与深度。DeepSeek系列模型凭借深厚的技术底蕴与创新突破，在性能维度大放异彩，全方位展现出领先实力。其在各类基准测试、长上下文处理以及推理能力强化等方面的卓越表现，不仅为用户带来了更优质的交互体验，更为行业树立了新的性能标杆。
1.在各类基准测试中的表现
DeepSeek系列模型在多个基准测试中展现出卓越的性能。以DeepSeek-V3为例，在多学科多选数据集如MMLU、MMLU-Pro等测试中，其成绩超越了众多开源模型，与顶尖的闭源模型相当，在知识理解和应用方面表现出色。在MATH数学基准测试中，DeepSeek-V3 的成绩远超同类非长思维链模型，甚至在特定测试如MATH-500上超越了o1-preview，彰显了其强大的数学推理能力。在编程相关的任务测试，如LiveCodeBench等编码竞赛基准测试中，DeepSeek-V3也处于领先地位，在算法任务和工程任务中都展现出良好的性能。
DeepSeek-R1同样表现优异，在AIME 2024数学竞赛基准测试中，其通过率达到 79.8%，略微超过OpenAI-o1-1217；在MATH-500测试中，得分高达97.3%，与OpenAI-o1-1217持平且远超其他模型。在编码相关的Codeforces竞赛任务中，DeepSeek-R1获得了2029的Elo 评级，超过了96.3%的人类参赛者，展现出专家级的水平。这些成绩充分证明了DeepSeek系列模型在知识、推理和编码等多个领域的强大实力。
2.长上下文处理能力
DeepSeek-V3通过采用特定的上下文扩展技术，能够有效处理长上下文信息。经过预训练后的模型，借助YaRN技术进行了两次上下文扩展训练，将最大上下文长度从4K逐步扩展到128K。在“Needle In A HayStack”测试中，DeepSeek-V3在所有上下文窗口长度下都表现出色，验证了其在长文本处理时能够保持强大的性能。这种长上下文处理能力使得模型在面对需要综合理解大量信息的任务时，如文档分析、长文本问答等，能够更好地把握全局信息，提供更准确、更全面的回答。
NSA技术的引入也为长上下文处理提供了有力支持。它通过动态分层稀疏策略，结合粗粒度令牌压缩和细粒度令牌选择，能够在处理长序列时高效地减少计算量，同时保持对全局上下文的感知和局部信息的精准捕捉。在处理64k长度的序列时，NSA在解码、前向传播和反向传播阶段都比全注意力机制有显著的加速，且随着序列长度增加，优势更加明显，这进一步提升了DeepSeek系列模型在长上下文场景下的实用性和效率。
3.推理能力强化效果
DeepSeek-R1通过强化学习和知识蒸馏等技术，显著提升了模型的推理能力。DeepSeek-R1-Zero在无监督数据的情况下，通过GRPO强化学习算法进行训练，在推理任务上取得了令人瞩目的成绩。例如在AIME 2024基准测试中，其通过率从初始的15.6%提升到71.0%，通过多数投票甚至可达86.7%，与OpenAI-o1-0912相当。DeepSeek-R1在此基础上，引入冷启动数据和多阶段训练，进一步提升了推理性能，在AIME 2024上的成绩优于DeepSeek-R1-Zero，达到了79.8%的通过率。
通过知识蒸馏，将DeepSeek-R1的推理能力传递给小模型，也取得了很好的效果。如基于Qwen和Llama系列的蒸馏模型，在多个推理相关的基准测试中表现出色，DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B在AIME 2024、MATH-500等测试中成绩优异，大幅超越了同类开源模型，验证了知识蒸馏技术在提升小模型推理能力方面的有效性，也体现了 DeepSeek-R1强大推理能力的可迁移性。

3.7.2 效率优势
在大语言模型的实际应用与发展进程中，效率优势是衡量模型综合竞争力的重要指标。高效的训练与推理过程，不仅能够降低资源消耗，还能显著提升模型的迭代速度与响应能力，从而更好地满足快速变化的市场需求。DeepSeek系列模型凭借一系列先进技术，在训练效率提升与推理速度优化方面取得了令人瞩目的成果，为模型的高效运行奠定了坚实基础。
1.训练效率提升
DeepSeek-V3在训练效率方面具有显著优势。其采用的FP8混合精度训练框架，结合精心设计的训练算法和硬件优化，实现了高效的训练过程。在这个框架中，大部分计算密集型操作以FP8精度执行，在保证训练稳定性的前提下，理论上可使计算速度翻倍，同时减少内存消耗。通过优化计算-通信重叠、设计高效的跨节点全对全通信内核以及采用多种内存优化技术，如重新计算RMSNorm和MLA上投影操作、在CPU中存储指数移动平均值等，使得训练过程中的资源利用率大幅提高。
在训练框架方面，DualPipe算法减少了流水线气泡，通过重叠计算和通信阶段，有效解决了跨节点专家并行带来的通信开销问题。在处理大规模模型训练时，这种优化使得模型训练效率显著提升，训练DeepSeek-V3每万亿个令牌仅需180K H800 GPU小时，相比训练同等规模的密集模型，成本大幅降低，使得在有限的硬件资源下能够更快地完成模型训练和迭代。
2.推理速度优化
NSA技术对DeepSeek系列模型的推理速度优化起到了关键作用。在解码阶段，NSA通过独特的设计，减少了内存访问瓶颈。与全注意力机制相比，NSA在处理长序列时，每个解码步骤中需要加载的令牌数量显著减少，最多只需加载少量的压缩令牌、选定令牌和相邻令牌。实验结果表明，随着解码长度增加，NSA的延迟显著降低，在64k上下文长度下，解码速度提升可达11.6倍，且序列越长优势越明显。
在推理部署方面，DeepSeek-V3的预填充和解码阶段都进行了针对性的优化。预填充阶段通过采用合理的并行策略，如在注意力部分使用TP4结合SP和DP8，在MoE部分使用 EP32，并引入冗余专家和同时处理多个微批次等技术，提高了推理的吞吐量。解码阶段同样通过优化并行策略和采用高效的通信技术，如利用IBGDA技术降低延迟，以及探索同时处理多个微批次等方式，进一步提升了推理速度，使得模型在实际应用中能够快速响应用户请求。

3.7.3 成本优势
在大语言模型领域，成本控制是推动技术广泛应用与持续发展的关键因素。高昂的训练成本和硬件资源消耗，往往限制了模型的研发与部署规模。DeepSeek系列模型另辟蹊径，通过一系列创新技术，在成本控制方面展现出独特的优势，为模型的大规模应用与普及提供了有力支撑。
1.训练成本降低
DeepSeek-V3的训练成本相对较低，这得益于其在算法、框架和硬件协同设计方面的优化。通过采用FP8混合精度训练框架，在不损失过多精度的情况下，实现了计算速度的提升和内存的高效利用，减少了GPU的使用时间和数量。在训练过程中，通过精心设计的训练算法，如DualPipe算法减少流水线气泡、优化跨节点全对全通信内核以充分利用网络带宽等，提高了训练效率，降低了计算资源的浪费。
以训练成本计算，假设H800 GPU的租赁价格为每小时2美元，总成本约为557.6万美元。相比其他同等规模或性能的模型，DeepSeek-V3的训练成本优势明显，这使得研究人员和开发者能够在有限的预算下进行大规模模型的训练和研究，推动了大语言模型技术的发展和应用。
2.硬件资源利用优化
在硬件资源利用方面，DeepSeek系列模型通过多种技术实现了优化。在模型架构设计上，如DeepSeek-V3的MMLA和DeepSeekMoE架构，以及NSA技术，都旨在提高计算效率，减少不必要的计算和内存开销。在训练过程中，通过优化通信和计算的重叠，如DualPipe算法，充分利用了GPU的计算资源，减少了硬件资源的闲置时间。
对于硬件资源的管理，DeepSeek-V3在训练和推理部署中都采用了有效的策略。在训练时，通过优化内存占用，如重新计算部分操作的输出以减少存储需求、在CPU中存储特定参数等，避免了对昂贵的张量并行的依赖，降低了硬件成本。在推理部署时，通过合理的并行策略和负载均衡技术，如在预填充和解码阶段对不同部分采用不同的并行方式，以及引入冗余专家来平衡负载，提高了硬件资源的利用率，使得在实际应用中能够用更少的硬件资源实现更高的性能。

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总结

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