DeepSeek-V3 是怎么训练的｜深度拆解

主要观点总结

DeepSeek-V3是最新一代的NLP大模型，它在性能、架构、工程、预训练和后训练等方面都有显著的优化和创新。使用了高效的新技术和策略，包括Multi-head Latent Attention (MLA)、DeepSeekMoE架构、无额外损耗的负载均衡策略等，实现了模型的高效扩展和性能的显著提升。在各项基准测试中，DeepSeek-V3展现了领先的性能，特别是在数学和代码生成等任务上。此外，它的预训练和后训练策略也有效提升了模型的适应性和对齐人类偏好的能力。总的来说，DeepSeek-V3是一个强大而先进的大模型。

关键观点总结

关键观点1: DeepSeek-V3在性能上的优势，通过创新的架构和工程技术实现了在多个基准测试上的领先性能。

DeepSeek-V3在各种权威测试集上展现出了领先的性能，特别是在数学和代码生成等任务上。它的优化和创新包括新的架构、技术和策略，如Multi-head Latent Attention (MLA)、DeepSeekMoE架构等。

关键观点2: DeepSeek-V3的预训练策略注重数据构建和分词器优化，提升了模型的适应性和性能。

DeepSeek-V3的预训练策略包括精细的数据构建和分词器优化，旨在提高模型的适应性和性能。通过扩展多语言数据和优化数据处理流程，模型能够更好地理解和生成多样化的文本内容。

关键观点3: DeepSeek-V3的后训练阶段结合了监督微调（SFT）和强化学习（RL），使模型能够更好地对齐人类偏好。

在后训练阶段，DeepSeek-V3通过监督微调（SFT）和强化学习（RL）技术，使模型能够更好地适应不同任务并改善响应质量。结合规则奖励模型和基于模型的奖励模型，模型能够更好地对齐人类偏好。

文章预览

这两天，DeepSeek-V3 低调发布，在国际上狠狠秀了一波肌肉： 只用了 500 多万美金的成本，带来了不输 Claude 3.5 的成绩，并开源！ 　 下面，让我们以更加系统的方式，来看看这次的 DeepSeek-V3，是这么炼成的。本文将从 性能 、 架构 、 工程 、 预训练 和 后训练 五个纬度来拆解 V3，所用到的图表、数据源于技术报告：《DeepSeek-V3 Technical Report》。　 公众号后台回复： DSV3 ，获得详细报告。　 　 　 性能 DeepSeek-V3 的性能优势，在各项基准测试中得到了充分验证。　 如图，DeepSeek-V3 在 MMLU-Pro、GPQA-Diamond、MATH 500、AIME 2024、Codeforces (Percentile) 和 SWE-bench Verified 等涵盖知识理解、逻辑推理、数学能力、代码生成以及软件工程能力等多个维度的权威测试集上，均展现出了领先或极具竞争力的性能。特别是在  MATH 500  和  AIME 2024  这类考察高级数学推理能力的测 ………………………………