?N秒看懂DeepSeek！中国AI力量逆天改命！?
DeepSeek，这个2023年7月横空出世的新星，靠着幻方量化的雄厚背景，在AI领域掀起了滔天巨浪！从DeepSeekLLM到DeepSeek-R1，每一次迭代都让全球瞩目！今天，就带你深度解析DeepSeek的技术实力，看看它如何重塑全球AI生态！
? DeepSeek的崛起之路 ?
DeepSeek，全称杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司，成立于2023年7月17日。这家公司专注于开发先进的大语言模型（LLM）和相关技术，背靠国内头部量化私募管理人幻方量化，实力不容小觑！?
回顾DeepSeek的发展历程，2024年1月发布的DeepSeekLLM，使用传统的Transformer架构，但在训练方面已经明显体现出DeepSeek团队通过不断优化训练策略，达到节约成本，提高效率的思想。?
2024年5月，DeepSeek-v2发布，开始使用混合专家（MoE）架构，训练成本大幅降低，推理速度提升！?
2024年11月，DeepSeek-v3上线并开源，进一步优化MoE架构，在维持低训练成本的同时，稳定性与多方面性能表现都达到了与领先闭源模型相当的水平。?
2025年1月，DeepSeek-R1正式发布，推理能力得到极大加强，与OpenAI-o1模型不相上下，并且推理过程完全透明，在全球范围备受关注！?
? DeepSeek模型家族大揭秘 ?
DeepSeek-v2：采用MoE架构，全参数量为236B，激活参数量是21B。通过DeepSeekMoE架构和多头潜在注意力（MLA），训练成本大为降低并且提升推理速度。?
DeepSeek-v3：总参数量为671B，激活参数量为37B。在推理速度上有了大幅提升，在目前大模型主流排行榜单中，DeepSeek-v3在开源模型中位列榜首，与世界上最先进的闭源模型不分伯仲。?
DeepSeek-R1：基于DeepSeek-V3训练优化得到，增强了复杂逻辑推理能力，全参数量是611B，激活参数37B。在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩OpenAI-o1正式版，并且开源模型权重，引发了全球的广泛关注。?
? DeepSeek的技术创新 ?
DeepSeekMoE模型技术：通过引入多个独立的专家模型，每个输入数据只选择和激活其中的一部分专家模型来进行处理，从而减少计算量，提高训练和推理速度。?
无需辅助损失的负载均衡策略：通过动态调整每个专家的“偏置项”来平衡负载，减少因负载均衡优化而对模型性能造成的不利影响。?
多token预测（MTP）：在训练中采用MTP目标，在每个位置预测多个未来token，增加训练信号密度，提高数据效率，使模型更好规刻表示，准确预测未来token。?
FP8混合精度训练：大部分密集计算操作都以FP8格式进行，而少数关键操作则策略性地保留其原始数据格式，以平衡训练效率和数值稳定性。?
DualPipe算法：融合了前向和后向计算加速通信，通过调节GPU中流式多处理器（SM）的调度来实现对其在计算和通信之间进行精细化分配，进而进一步加速了通信过程。?
纯强化学习训练：基于DeepSeek-v3应用大规模强化学习，直接将RL应用于基础模型而不依赖监督微调（SFT）作为初始步骤，这种方法允许模型探索更多可能性。?
冷启动数据&多阶段训练策略：收集少量高质量长链推理数据，通过SFT初始化模型，提升可读性和性能，最终RL对齐人类偏好（如无害性、有用性）。?
模型能力蒸迁移：DeepSeekR1的推理能力可以通过蒸馏技术迁移到更小的模型中，并且小模型的基准测试取得很优秀的表现。?
? 互动时间 ?
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