先看模型架構(gòu)與訓(xùn)練效率優(yōu)化。DeepSeek采用MLA多層注意力架構(gòu)，還引入了FP8混合精度訓(xùn)練框架和DualPipe跨節(jié)點(diǎn)通信技術(shù)。MLA架構(gòu)可厲害了，它改進(jìn)了傳統(tǒng)多頭注意力（MHA）機(jī)制，有效壓縮了鍵值（KV）緩存，在減少內(nèi)存占用的同時(shí)，還提升了推理速度。FP8混合精度訓(xùn)練框架也不簡(jiǎn)單，它讓模型訓(xùn)練時(shí)能在保證精度的前提下，大幅提升計(jì)算效率。DualPipe跨節(jié)點(diǎn)通信技術(shù)更是優(yōu)化了計(jì)算和通信流程，讓模型訓(xùn)練加速。

數(shù)據(jù)質(zhì)量和領(lǐng)域適配方面，DeepSeek同樣下足功夫。它對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，篩選出優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練。在領(lǐng)域微調(diào)上，采用“領(lǐng)域漸進(jìn)式微調(diào)”策略，在預(yù)訓(xùn)練階段就嵌入領(lǐng)域知識(shí)，這使得模型在不同領(lǐng)域的應(yīng)用中表現(xiàn)出色。像在金融、醫(yī)療等垂類評(píng)測(cè)里，DeepSeek的領(lǐng)域模型表現(xiàn)接近GPT-4水平，大大減少了后期微調(diào)的成本。

從開源生態(tài)來(lái)看，DeepSeek為開發(fā)者提供了極大的便利。它全量開源了訓(xùn)練代碼、數(shù)據(jù)清洗Pipeline和領(lǐng)域微調(diào)工具包，比如DeepSeekTuner。這讓開發(fā)者復(fù)現(xiàn)和二次開發(fā)變得輕松，降低了開發(fā)門檻。而且，它還提供模型壓縮工具，像4-bit量化適配TensorRT-LLM，實(shí)現(xiàn)了輕量化部署，單卡就能支持千億參數(shù)模型部署，推理速度提升3倍以上。

在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中，DeepSeek的表現(xiàn)也可圈可點(diǎn)。在零售領(lǐng)域，它融合Transformer時(shí)序模型與外部環(huán)境變量，能精準(zhǔn)預(yù)測(cè)客戶需求，降低預(yù)測(cè)誤差率和缺貨率，還能支持動(dòng)態(tài)補(bǔ)貨策略，降低倉(cāng)儲(chǔ)成本。教育領(lǐng)域，它通過(guò)多模態(tài)交互和認(rèn)知診斷技術(shù)，打造智能輔導(dǎo)系統(tǒng)，在小學(xué)數(shù)學(xué)輔導(dǎo)場(chǎng)景中，知識(shí)點(diǎn)掌握度預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率超90%，自動(dòng)批改作文還能節(jié)省教師70%的批改時(shí)間。

和其他模型相比，DeepSeek在性能、應(yīng)用場(chǎng)景和創(chuàng)新能力上都有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。性能上，它的混合專家（MoE）架構(gòu)降低了計(jì)算資源消耗，推理延遲能壓至10ms級(jí)，在中文場(chǎng)景和代碼生成任務(wù)中表現(xiàn)優(yōu)異。應(yīng)用場(chǎng)景方面，它在中文任務(wù)、代碼生成和實(shí)時(shí)決策等場(chǎng)景表現(xiàn)出色，只是多模態(tài)支持和長(zhǎng)上下文處理還有提升空間。創(chuàng)新能力上，它開源的策略吸引了超10萬(wàn)開發(fā)者貢獻(xiàn)，完全開源模型代碼與訓(xùn)練框架，用更少的算力實(shí)現(xiàn)同等性能，還通過(guò)FP8量化技術(shù)壓縮訓(xùn)練能耗70% 。

附件：詳解DeepSeek：模型訓(xùn)練,優(yōu)化及數(shù)據(jù)處理的技術(shù)精髓,采用MLA多層注意力架構(gòu),推理速度提升3倍