简介

DeepSeek 是一家专注于人工智慧（Artificial Intelligence, AI）研究的公司，推出的DeepSeek系列模型震撼业界甚至撼动了科技大厂的股价，本文透过分析其公开的论文分析使用相关技术给各位，希望对大家有帮助

DeepSeek 的核心原则与目标

DeepSeek 的成功基于三大核心原则：推理为核心、效率与可扩展性、以及开源承诺。

推理为核心（Reasoning as a Key Focus）

DeepSeek 特别重视模型在数学、程式撰写与逻辑等领域的推理能力。推理能力是指模型能够像人类一样进行逻辑思考、解决复杂问题的能力。透过强化学习（Reinforcement Learning, RL）与监督式微调（Supervised Fine-Tuning, SFT），DeepSeek 的模型不仅能解决复杂问题，还能进行自我验证与反思，展现出类人的推理能力。

效率与可扩展性（Efficiency and Scalability）

在保持高性能的同时，DeepSeek 致力于降低训练与推理的资源消耗。训练是指让模型学习如何解决问题的过程，而推理则是指模型实际解决问题的过程。透过创新的模型架构与训练技术，DeepSeek 的模型不仅高效，还具备极强的可扩展性，能够轻松部署于各种应用场景。

开源承诺（Open-Source Commitment）

DeepSeek 坚信开源是推动AI进步的关键。开源意味著将模型的原始码与研究成果公开，让所有人都能查看、使用与改进。透过开放模型原始码与研究成果，DeepSeek 促进了AI社群的透明度与合作，推动产学研的共同进步。

模型家族

DeepSeek 的模型家族包括 DeepSeek-R1-Zero、DeepSeek-R1 与 DeepSeek-V3，每一款模型都有其独特的技术优势与应用场景。

DeepSeek-R1-Zero

DeepSeek-R1-Zero 是 DeepSeek 的基础模型，完全依赖强化学习（Reinforcement Learning, RL）进行训练，未使用任何监督式微调（Supervised Fine-Tuning, SFT）。强化学习是一种让模型透过试错与奖励机制来学习的方法。这展示了大型语言模型能够在仅透过RL的情境下，自行演化出强大的推理能力，包括自我验证与反思等特性。

DeepSeek-R1

DeepSeek-R1 在 DeepSeek-R1-Zero 的基础上进一步改进，采用多阶段的训练流程，结合少量的冷启动数据（cold-start data）与推理导向的强化学习。冷启动数据是指模型在正式训练前使用的高品质初始数据。据多项评测显示，DeepSeek-R1 在推理任务的表现已能与 OpenAI 的顶尖模型媲美。

DeepSeek-V3

DeepSeek-V3 是 DeepSeek 的旗舰模型，采用多专家机制（Mixture-of-Experts, MoE），总参数量达6710亿，每个 token 实际启用约370亿参数。MoE 是一种模型架构，让模型内部有多个「专家」，每个专家专注于不同的任务，从而提升效率与性能。其创新的架构与训练技术使其在开源领域中达到顶尖水准，并能与部分封闭原始码模型抗衡。

关键技术详解

DeepSeek 的成功得益于多项关键技术的创新与应用，以下是详细解析。

强化学习（Reinforcement Learning, RL）

强化学习是一种让模型透过试错与奖励机制来学习的方法。DeepSeek 的模型在强化学习中展现出强大的推理能力。

• 直接强化学习于基础模型：DeepSeek-R1-Zero 完全依赖强化学习进行训练，模型能够透过自我尝试与奖励机制，从零开始摸索解决问题的最佳策略。
• 推理导向的强化学习：DeepSeek 的模型在程式撰写、数学与逻辑等任务中展现出强大的推理能力，能够举一反三，解决复杂问题。

监督式微调（Supervised Fine-Tuning, SFT）

监督式微调是一种让模型透过标注数据进行学习的方法。DeepSeek 的模型在SFT中展现出全方位的推理能力。

• 冷启动式监督微调：DeepSeek-R1 使用少量冷启动数据进行初始微调，提升模型的初始性能与文字可读性。
• 推理与非推理任务的监督微调：透过跨领域的SFT数据，DeepSeek 的模型能够兼顾多种任务，从数学解题到文章撰写，展现出全方位的推理能力。

模型架构（Model Architecture）

模型架构是指模型的内部结构设计。DeepSeek 的模型架构创新使其在效率与性能上表现出色。

• 多专家机制（Mixture-of-Experts, MoE）：DeepSeek-V3 采用 MoE 架构，每个 token 仅启用部分专家，大幅降低计算资源消耗。
• 多头潜在注意力（Multi-head Latent Attention, MLA）：透过低秩压缩减少注意力机制对记忆体的需求，提升推理速度。

训练技术（Training Techniques）

训练技术是指让模型学习的具体方法。DeepSeek 的训练技术创新使其在效率与性能上表现出色。

• DualPipe 演算法：并行处理前馈与反向传播，大幅缩短训练时间。
• FP8 训练：使用 FP8 格式进行训练，FP8 是一种低精度的计算格式，能够加速计算的同时保持模型准确度。

蒸馏（Distillation）

蒸馏是一种将大模型的知识转移到小模型的方法。DeepSeek 的蒸馏技术使其小模型也能展现出色表现。

• 蒸馏推理模式：将 DeepSeek-R1 的推理技巧转移到较小模型，使小模型也能展现出色表现。
• 从 DeepSeek-R1 蒸馏：DeepSeek-V3 继承 DeepSeek-R1 的推理能力，用于自我升级。

数据处理（Data Handling）

数据处理是指对训练数据进行整理与优化的过程。DeepSeek 的数据处理技术使其模型在多种情境下表现出色。

• 高品质且多样化的前训练数据：使用 14.8T 的高品质 token 进行前训练，确保模型在多种情境下的灵活性。
• 文件打包（Document Packing）：透过文件打包技术，确保资料完整性，避免文本过于零碎。

推理与部署（Inference and Deployment）

推理与部署是指模型实际解决问题并应用于现实场景的过程。DeepSeek 的推理与部署技术使其模型在实际应用中表现出色。

• 冗余专家（Redundant Experts）：在推理阶段透过复制高负载专家来平衡工作量，确保推理效率。
• 前填充与解码的分离（Prefilling and Decoding Separation）：将前填充与解码阶段分离，提升推理流程的条理性与效率。

性能与影响

DeepSeek 的模型在多项基准测试中表现出色，以下是其性能与影响的详细分析。

• 推理任务：DeepSeek-R1 在 AIME 2024 与 MATH-500 等推理型考核中表现出色，展现出强大的数学与逻辑能力。
• 程式撰写：DeepSeek-R1 与 DeepSeek-V3 在 HumanEval-Mul 与 LiveCodeBench 等测试中表现卓越，展现出专家级的程式撰写能力。
• 知识型基准：在 MMLU、MMLU-Pro 与 GPQA Diamond 等测试中，DeepSeek 的模型表现出强大的知识理解能力。
• 长上下文理解：在 FRAMES、LongBench v2 与 AlpacaEval 2.0 等测试中，DeepSeek 系列模型展现出优异的长文本处理能力。

未来展望

DeepSeek 的推出不仅在技术层面上引领AI领域的创新，更可能对全球AI产业格局产生深远影响。长期以来，AI产业的发展以美国为中心，许多顶尖的AI公司与研究机构都集中在美国，形成了产业霸权。然而，DeepSeek 的崛起与其开源精神，正在打破这一局面，为全球AI社群带来新的可能性。

• 挑战美国AI产业霸权：DeepSeek 的成功展示了非美国企业在AI领域的竞争力，证明AI产业的领导地位并非美国独享。
• AI模型的普及化与民主化：得益于AI模型的普及与数据的大量产出，人人都可以是下一个 DeepSeek。
• 推动全球AI生态的繁荣：DeepSeek 的开源精神与技术创新正在推动全球AI生态的繁荣。

总结

DeepSeek 在AI领域中展现了强大的研究与创新能力，融合推理能力、效率与开源精神，并在多项基准测试中取得亮眼成绩。透过创新的强化学习、监督式微调、多专家机制与蒸馏等方法，DeepSeek 的模型家族在不同任务中展现出领先水准。DeepSeek 的推出不仅挑战了美国在AI产业的霸权地位，更推动了全球AI技术的普及化与民主化，让更多人意识到，在这个时代，得益于AI模型的普及与数据的大量产出，人人都可以是下一个 DeepSeek。随著 DeepSeek 进一步优化通用能力、处理多语言环境并探索更先进的模型架构，未来势必在AI领域引领更多潮流与突破。

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