DeepSeek的预训练过程结合了先进的模型架构、优化的训练策略和大规模数据集，以下是其预训练方法及代码实现的核心步骤解析：

一、预训练核心架构

1. 混合专家模型（MoE）

   • DeepSeek-V3采用细粒度MoE架构，包含100个专家，每个专家处理67亿个token，通过动态路由机制选择性激活专家（每token激活8个专家），显著减少计算开销(evidence_1)(evidence_3)(evidence_10)。
   • 共享专家隔离策略：将共享专家与任务专家分离，提升模型在多任务场景下的适应能力(evidence_1)。

2. 多头潜注意力（MLA）

   • 通过低秩联合压缩键值对（KV压缩维度512，查询压缩维度1536），减少键值缓存至传统Transformer的1/8，降低显存占用(evidence_2)(evidence_5)。
   • 解耦RoPE位置编码：分离旋转矩阵的计算与注意力得分，减少计算量，提升长序列处理效率(evidence_2)(evidence_5)。

二、数据集构建

1. 数据规模与多样性

   • 使用14.8万亿token的高质量数据集，覆盖英语、中文、代码（如GitHub）、数学（如arXiv论文）、科学文献等领域(evidence_9)(evidence_10)(evidence_17)。
   • 垂直领域增强：例如，DeepSeek-Coder在87%代码+13%自然语言的数据集上训练，优化代码生成能力(evidence_17)(evidence_20)。

2. 数据处理流程

   • 七层流水线：去重过滤→质量评分→敏感信息脱敏→领域分类→语言识别→格式标准化→知识增强(evidence_22)(evidence_23)。
   • 文档打包（Document Packing） ：合并短文本至最大序列长度（4K/32K/128K），提升数据利用率(evidence_10)(evidence_19)。

三、训练策略与超参数设置

1. 优化器与学习率调度
   • AdamW优化器：参数设置为${\beta }_1=0.9$、${\beta }_2=0.95$，权重衰减0.1，梯度裁剪1.0(evidence_25)(evidence_26)(evidence_29)。
   • 动态学习率调整：

• 前2000步线性预热至峰值学习率（如$1.08\times 10^{-3}$）。
• 80%训练步骤后降为峰值的31.6%，90%步骤后降至10%(evidence_25)(evidence_27)(evidence_30)。

2. 硬件与效率优化

   • FP8混合精度训练：通过Tile-Wise量化（激活值和权重）减少40%显存占用，关键模块（如Embedding）保留BF16/FP32精度(evidence_3)(evidence_32)。
   • DualPipe算法：重叠计算与通信阶段，减少GPU空闲时间(evidence_3)(evidence_9)。

3. 其他关键设置

   • 批大小动态调整：初始较小批逐步增至4M token/批次，提升训练稳定性(evidence_25)(evidence_28)。
   • 多令牌预测：一次预测多个token，加速推理过程(evidence_3)(evidence_5)。

四、代码实现步骤

以下是基于开源代码（GitHub仓库：github.com/deepseek-ai）的简化实现流程：

# 1. 加载预训练配置
from deepseek import MoEConfig, DeepSeekConfig

moe_config = MoEConfig(
    num_experts=100,
    num_active_experts=8,
    expert_capacity=67e8  # 每个专家处理67亿token
)

model_config = DeepSeekConfig(
    vocab_size=128000,
    hidden_size=7168,
    num_layers=61,
    moe=moe_config,
    use_mla=True  # 启用多头潜注意力
)

# 2. 初始化模型与分词器
from transformers import AutoTokenizer, DeepSeekForPreTraining

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek-ai/DeepSeek-V3")
model = DeepSeekForPreTraining(model_config)

# 3. 数据加载与预处理
from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset("deepseek/corpus-14T")  # 示例数据集
dataset = dataset.map(
    lambda x: tokenizer(x["text"], truncation=True, max_length=4096),
    batched=True
)

# 4. 配置训练参数
from transformers import TrainingArguments

training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./output",
    per_device_train_batch_size=4,
    gradient_accumulation_steps=32,
    learning_rate=1.08e-3,
    adam_beta1=0.9,
    adam_beta2=0.95,
    weight_decay=0.1,
    fp8=True,  # 启用FP8混合精度
    max_steps=25000,
    warmup_steps=2000,
    lr_scheduler_type="linear_with_cosine_decay"
)

# 5. 启动训练
from transformers import Trainer

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=dataset,
)
trainer.train()

五、关键创新点总结

1. 成本效率：通过MoE+MLA架构，训练成本仅为行业平均的1/10（557.6万美元/14.8T token）(evidence_9)(evidence_32)。
2. 长上下文支持：逐步扩展上下文窗口至128K token，适应长文档任务(evidence_11)(evidence_19)。
3. 开源生态：模型权重与代码全开源（Hugging Face仓库：huggingface.co/deepseek-ai），支持快速部署与二次开发(evidence_33)(evidence_34)。

通过上述方法，DeepSeek在性能与效率间取得了平衡，为大规模语言模型的训练提供了可复用的技术范式。