deepseek技术创新
时间: 2025-04-19 16:48:40 浏览: 26
### DeepSeek 技术的创新特点
#### Transformer 框架下的混合专家模型 (MoE)
DeepSeek 架构采用了基于Transformer框架的混合专家模型,其中包含6710亿参数。然而,在处理单个token时,仅有370亿参数被激活,这种细粒度的专家划分与动态路由机制极大地提升了计算效率[^2]。
#### 多潜在头注意力机制 (MLA) 和稀疏注意力优化
为了提高长文本处理的能力并减少复杂度,DeepSeek 引入了多潜在头注意力机制来压缩键值维度,并结合稀疏注意力方法有效降低了运算量和资源消耗。
#### 增强型无监督推理能力
通过组相对策略优化(GRPO),DeepSeek 实现了更强的无监督推理性能。该技术利用编译器反馈和其他规则验证手段构建了一个高效的奖励系统,从而推动了自适应学习的进步。
#### FP8 混合精度训练的支持
首次在超大型神经网络中成功实施FP8混合精度训练方案,配合分块量化以及高精度累加算法的应用,不仅减少了所需的存储空间也加快了整体训练过程的速度[^3]。
```python
# 示例代码展示如何配置FP8训练环境
import deepseek as ds
model = ds.Model()
optimizer = ds.Optimizer(model.parameters())
scaler = ds.FP8Scaler()
for input, target in dataset:
optimizer.zero_grad()
with scaler.scale():
output = model(input)
loss = criterion(output, target)
scaler.unscale(optimizer).backward(loss)
scaler.step(optimizer)
```
#### 高效的分布式训练体系
采用多种并行化策略——包括但不限于数据、模型及管道级别的并行方式,再加上多词元预测的目标设定,使得整个系统的吞吐率得到了极大改善,同时也有效地控制住了训练成本的增长趋势。
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