簡介

DeepSeek 是一家專注於人工智慧（Artificial Intelligence, AI）研究的公司，推出的DeepSeek系列模型震撼業界甚至撼動了科技大廠的股價，本文透過分析其公開的論文分析使用相關技術給各位，希望對大家有幫助

DeepSeek 的核心原則與目標

DeepSeek 的成功基於三大核心原則：推理為核心、效率與可擴展性、以及開源承諾。

推理為核心（Reasoning as a Key Focus）

DeepSeek 特別重視模型在數學、程式撰寫與邏輯等領域的推理能力。推理能力是指模型能夠像人類一樣進行邏輯思考、解決複雜問題的能力。透過強化學習（Reinforcement Learning, RL）與監督式微調（Supervised Fine-Tuning, SFT），DeepSeek 的模型不僅能解決複雜問題，還能進行自我驗證與反思，展現出類人的推理能力。

效率與可擴展性（Efficiency and Scalability）

在保持高性能的同時，DeepSeek 致力於降低訓練與推理的資源消耗。訓練是指讓模型學習如何解決問題的過程，而推理則是指模型實際解決問題的過程。透過創新的模型架構與訓練技術，DeepSeek 的模型不僅高效，還具備極強的可擴展性，能夠輕鬆部署於各種應用場景。

開源承諾（Open-Source Commitment）

DeepSeek 堅信開源是推動AI進步的關鍵。開源意味著將模型的原始碼與研究成果公開，讓所有人都能查看、使用與改進。透過開放模型原始碼與研究成果，DeepSeek 促進了AI社群的透明度與合作，推動產學研的共同進步。

模型家族

DeepSeek 的模型家族包括 DeepSeek-R1-Zero、DeepSeek-R1 與 DeepSeek-V3，每一款模型都有其獨特的技術優勢與應用場景。

DeepSeek-R1-Zero

DeepSeek-R1-Zero 是 DeepSeek 的基礎模型，完全依賴強化學習（Reinforcement Learning, RL）進行訓練，未使用任何監督式微調（Supervised Fine-Tuning, SFT）。強化學習是一種讓模型透過試錯與獎勵機制來學習的方法。這展示了大型語言模型能夠在僅透過RL的情境下，自行演化出強大的推理能力，包括自我驗證與反思等特性。

DeepSeek-R1

DeepSeek-R1 在 DeepSeek-R1-Zero 的基礎上進一步改進，採用多階段的訓練流程，結合少量的冷啟動數據（cold-start data）與推理導向的強化學習。冷啟動數據是指模型在正式訓練前使用的高品質初始數據。據多項評測顯示，DeepSeek-R1 在推理任務的表現已能與 OpenAI 的頂尖模型媲美。

DeepSeek-V3

DeepSeek-V3 是 DeepSeek 的旗艦模型，採用多專家機制（Mixture-of-Experts, MoE），總參數量達6710億，每個 token 實際啟用約370億參數。MoE 是一種模型架構，讓模型內部有多個「專家」，每個專家專注於不同的任務，從而提升效率與性能。其創新的架構與訓練技術使其在開源領域中達到頂尖水準，並能與部分封閉原始碼模型抗衡。

關鍵技術詳解

DeepSeek 的成功得益於多項關鍵技術的創新與應用，以下是詳細解析。

強化學習（Reinforcement Learning, RL）

強化學習是一種讓模型透過試錯與獎勵機制來學習的方法。DeepSeek 的模型在強化學習中展現出強大的推理能力。

• 直接強化學習於基礎模型：DeepSeek-R1-Zero 完全依賴強化學習進行訓練，模型能夠透過自我嘗試與獎勵機制，從零開始摸索解決問題的最佳策略。
• 推理導向的強化學習：DeepSeek 的模型在程式撰寫、數學與邏輯等任務中展現出強大的推理能力，能夠舉一反三，解決複雜問題。

監督式微調（Supervised Fine-Tuning, SFT）

監督式微調是一種讓模型透過標註數據進行學習的方法。DeepSeek 的模型在SFT中展現出全方位的推理能力。

• 冷啟動式監督微調：DeepSeek-R1 使用少量冷啟動數據進行初始微調，提升模型的初始性能與文字可讀性。
• 推理與非推理任務的監督微調：透過跨領域的SFT數據，DeepSeek 的模型能夠兼顧多種任務，從數學解題到文章撰寫，展現出全方位的推理能力。

模型架構（Model Architecture）

模型架構是指模型的內部結構設計。DeepSeek 的模型架構創新使其在效率與性能上表現出色。

• 多專家機制（Mixture-of-Experts, MoE）：DeepSeek-V3 採用 MoE 架構，每個 token 僅啟用部分專家，大幅降低計算資源消耗。
• 多頭潛在注意力（Multi-head Latent Attention, MLA）：透過低秩壓縮減少注意力機制對記憶體的需求，提升推理速度。

訓練技術（Training Techniques）

訓練技術是指讓模型學習的具體方法。DeepSeek 的訓練技術創新使其在效率與性能上表現出色。

• DualPipe 演算法：並行處理前饋與反向傳播，大幅縮短訓練時間。
• FP8 訓練：使用 FP8 格式進行訓練，FP8 是一種低精度的計算格式，能夠加速計算的同時保持模型準確度。

蒸餾（Distillation）

蒸餾是一種將大模型的知識轉移到小模型的方法。DeepSeek 的蒸餾技術使其小模型也能展現出色表現。

• 蒸餾推理模式：將 DeepSeek-R1 的推理技巧轉移到較小模型，使小模型也能展現出色表現。
• 從 DeepSeek-R1 蒸餾：DeepSeek-V3 繼承 DeepSeek-R1 的推理能力，用於自我升級。

數據處理（Data Handling）

數據處理是指對訓練數據進行整理與優化的過程。DeepSeek 的數據處理技術使其模型在多種情境下表現出色。

• 高品質且多樣化的前訓練數據：使用 14.8T 的高品質 token 進行前訓練，確保模型在多種情境下的靈活性。
• 文件打包（Document Packing）：透過文件打包技術，確保資料完整性，避免文本過於零碎。

推理與部署（Inference and Deployment）

推理與部署是指模型實際解決問題並應用於現實場景的過程。DeepSeek 的推理與部署技術使其模型在實際應用中表現出色。

• 冗餘專家（Redundant Experts）：在推理階段透過複製高負載專家來平衡工作量，確保推理效率。
• 前填充與解碼的分離（Prefilling and Decoding Separation）：將前填充與解碼階段分離，提升推理流程的條理性與效率。

性能與影響

DeepSeek 的模型在多項基準測試中表現出色，以下是其性能與影響的詳細分析。

• 推理任務：DeepSeek-R1 在 AIME 2024 與 MATH-500 等推理型考核中表現出色，展現出強大的數學與邏輯能力。
• 程式撰寫：DeepSeek-R1 與 DeepSeek-V3 在 HumanEval-Mul 與 LiveCodeBench 等測試中表現卓越，展現出專家級的程式撰寫能力。
• 知識型基準：在 MMLU、MMLU-Pro 與 GPQA Diamond 等測試中，DeepSeek 的模型表現出強大的知識理解能力。
• 長上下文理解：在 FRAMES、LongBench v2 與 AlpacaEval 2.0 等測試中，DeepSeek 系列模型展現出優異的長文本處理能力。

未來展望

DeepSeek 的推出不僅在技術層面上引領AI領域的創新，更可能對全球AI產業格局產生深遠影響。長期以來，AI產業的發展以美國為中心，許多頂尖的AI公司與研究機構都集中在美國，形成了產業霸權。然而，DeepSeek 的崛起與其開源精神，正在打破這一局面，為全球AI社群帶來新的可能性。

• 挑戰美國AI產業霸權：DeepSeek 的成功展示了非美國企業在AI領域的競爭力，證明AI產業的領導地位並非美國獨享。
• AI模型的普及化與民主化：得益於AI模型的普及與數據的大量產出，人人都可以是下一個 DeepSeek。
• 推動全球AI生態的繁榮：DeepSeek 的開源精神與技術創新正在推動全球AI生態的繁榮。

總結

DeepSeek 在AI領域中展現了強大的研究與創新能力，融合推理能力、效率與開源精神，並在多項基準測試中取得亮眼成績。透過創新的強化學習、監督式微調、多專家機制與蒸餾等方法，DeepSeek 的模型家族在不同任務中展現出領先水準。DeepSeek 的推出不僅挑戰了美國在AI產業的霸權地位，更推動了全球AI技術的普及化與民主化，讓更多人意識到，在這個時代，得益於AI模型的普及與數據的大量產出，人人都可以是下一個 DeepSeek。隨著 DeepSeek 進一步優化通用能力、處理多語言環境並探索更先進的模型架構，未來勢必在AI領域引領更多潮流與突破。

The post DeepSeek 模型使用技術大公開-如何做到業界成本最低的秘密 appeared first on Accucrazy 肖準.