周晓琳十三部和面粉爆火的Deep周晓琳十三部和面粉Seek-V3强在哪?_ZAKER新闻
爆火的Deep周晓琳十三部和面粉Seek-V3强在哪?_ZAKER新闻
不同立场的人,肯定会有不同的答案。瓦格纳事件,我们更看到激烈的舆论战、认知战。谣言满天飞,很多人乐此不疲。
最近,DeepSeek-V3 在国外火了。它为什么火呢?主要有三个原因:一,性能非常出色。在许多测试中,它都超过了其他顶尖模型,比如 GPT-4o 和 Claude 3.5 Sonnet。特别在数学和代码生成方面,表现尤为突出。二,它的训练成本相对较低。只要 600 万美元就能完成训练,与其他顶级模型相比,性价比极高。三,它是开源的。全球的开发者都可以免费使用和测试它。因此,它火了。不过,随着它的火爆,很多人开始好奇:这个模型来自哪里?它与其他模型有何不同?带着同样的疑问,我查看了它 12 月 26 日在 GitHub 上发布的报告—— DeepSeek-V3 Technical Report。总结出五点内容,关于模型架构设计、基础设施、预训练、后训练模型,以及评估结果。现在向你汇报一下。一先来说说这家公司:DeepSeek-V3 由中国幻方量化公司开发,它是基于自研 MoE 模型的新一代大语言模型。MoE,全称 Mixture of Experts,也叫混合专家技术,是一种机器学习架构,是通过组合多个专家模型,在处理复杂任务时,让效率和准确度都大大提升。以前,人们总爱把 "DeepSeek" 比作 AI 界的拼多多。因为它开启了中国大模型的价格战。2024 年 5 月,它们推出了一个名为 DeepSeek V2 的开源模型。这个模型的性价比超级高,每百万个 token 的推理计算成本只要 1 块钱。这个价格,大概是 Llama3 70B 的 1/7,也是 GPT-4 Turbo 的 1/70。这个消息一出,字节、腾讯、百度、阿里,还有 kimi 这些 AI 公司都跟着降价。所以,DeepSeek 凭借它的高性价比,在中国大模型市场掀起了第一场价格战。但是,V2.5 版本的更新速度不快,直到 9 月份才有动静;现在又过了 3 个月,V3 版本终于来了。这次,大家最想知道的就是,它的架构有什么新变化。这家公司的老板梁文锋说过,以前中国公司习惯于做应用变现,但现在 DeepSeek 的目标是走在技术前沿。他希望用技术推动整个生态的发展。他认为,中国公司应该从 " 搭便车 " 的角色,转变为 " 贡献者 ",主动参与到全球创新的大潮中。那么,DeepSeek-V3 到底有哪些技术架构上新亮点呢?图释:DeepSeek-V3MoE 架构工作流程 报告中说:DeepSeek-V3 的架构设计非常精巧,主要有四点:分别是什么意思呢?首先,DeepSeek-V3 有 671 亿个参数,像一个超级大脑。这个大脑采用的技术叫做 MoE 架构,就是混合专家技术。这意味着它里面有很多专家模型,但每次只需要调用 37 亿个参数来工作就可以了。为了让专家模型高效工作,DeepSeek-V3 得有个聪明的调度员,确保每个专家都有活干,不会有的很忙,有的很闲。因此,DeepSeek-V3 装载了信息过滤器,叫做 "MLA",它能让模型只关注信息中的重要部分,不会被不重要的细节分散注意力。但是,这样还不够,DeepSeek-V3 还得确保每个专家都能得到合理的工作量,并且训练模型去预测接下来的几个步骤,不只是下一步;这就是无辅助损失的负载平衡策略和多令牌预测训练目标的用处。简单来说,让每个专家都有合理的工作量,同时训练模型去预测接下来的几个步骤,这样模型在实际工作中就能表现得更好,比如在处理长篇文章时能更好地理解上下文。所以,DeepSeek-V3 的架构有四个要点:一,MLA 技术,通过压缩注意力机制减少需要处理的信息量,提高效率。二,DeepSeekMoE 技术,用更细粒度的专家和共享专家提高训练效率,并且动态调整专家间的工作量均衡。三,无辅助损失的负载平衡策略,确保专家间工作量均衡,不依赖额外的损失项;四,多令牌预测训练目标,提高模型的预测能力和数据效率。总之,DeepSeek-V3 的架构,像一个高效的团队,每个成员都有特定的任务,而且团队能够预测并准备接下来的工作,这样的设计才能让模型在处理信息时既快速又准确。二报告第 11 页到第 12 页详细讲解了 DeepSeek-V3 的训练技术。首先,DeepSeek-V3 是在拥有 2048 个 NVIDIA H800 GPU 的超级计算机上进行训练的。这些 GPU 通过 NVLink 和 NVSwitch 在单个节点内连接,节点之间则通过 InfiniBand 连接,形成了一个强大的分布式计算网络。接下来说说训练框架。DeepSeek-V3 用了一个叫做 DualPipe 的算法,这个算法能让模型更智能地分配任务,减少等待时间,确保每个部分都能在正确的时间做正确的事。这个算法具体包括两点:一,DualPipe 和计算通信重叠。就像两组工人,一组加工零件,一组准备材料。如果他们不同步,加工好的零件就会堆积。DeepSeek-V3 的 DualPipe 算法让这两组工人的工作节奏同步,一边加工零件,一边准备材料,这样就没有等待时间,生产过程更流畅。二,高效实现跨节点全对全通信。你可以想象一个大工厂的不同车间需要共享信息。DeepSeek-V3 通过高效的通信技术,确保不同 " 车间 " 之间的信息能快速共享,就像建立了一个快速的信息传递网络。两者组合,就能在有限的硬件资源下训练更大的模型。有了算法还不够,还要精练。怎么精练?DeepSeek-V3 推出了一种叫 FP8 的新技术。简单来说,通过五个步骤用更小的数字代替原来的大数字,让计算机更快地做计算,同时节省电力。举个例子:在超市买东西,大多数情况下不用精确到小数点后,大概齐就行了。但是,用小数字代替大数字可能会影响精细工作。怎么办?DeepSeek-V3 在关键的地方会用更精确的大数字来确保质量,比如:矩阵乘法,这就像在做精细活儿时,在关键步骤用上好工具,其他时候用差点的也没事。在训练过程中,DeepSeek-V3 还会用 FP8 存储中间结果,节省更多的内存空间。这就像整理东西时,不用把所有东西都放在显眼的地方,而是合理地收纳起来,需要时再拿出来。最后,DeepSeek-V3 在实际使用时也会根据情况来决定用不用 FP8,这样就能在保证效果的同时,让模型跑得更快,更省资源。如同我们在日常生活中会根据不同的情况来选择不同的工具,既高效又节约,这就是它的底层基础技术。三DeepSeek-V3 是怎么做预训练的呢?报告里说,DeepSeek-V3 的预训练涉及六个方面:数据建设、超参数调整、长上下文扩展、评估基准、消融研究,还有辅助无损耗平衡策略。首先是 " 数据建设 "。DeepSeek-V3 用了 14.8 万亿个高质量的数据点来训练,这些数据覆盖了很多不同的领域和语言,这样模型就能学到很多不同的知识。然后,在训练开始之前,得设置一些重要的参数,比如学习率。DeepSeek-V3 会仔细挑选这些参数,让模型能以最好的方式学习,这叫超参数调整。紧接着,对长上下文扩展。这就像教模型读长故事。DeepSeek-V3 用了一些特别的技术,比如 YaRN,来增加模型能处理的文本长度,从 4K 字节增加到 128K 字节。这样,模型就能理解更长的文章和故事了。在学习的过程中,还得检查模型学得怎么样。这就是 " 评估基准 " 的作用。DeepSeek-V3 会在各种测试上进行评估,比如 MMLMU-Pro、GPQA-Diamond 等,确保模型在不同的任务上都能表现得很好。图释:DeepSeek-V3 训练数据的方法 消融研究是什么?DeepSeek-V3 会做很多实验,看看哪些方法最管用。比如研究无辅助损失的负载平衡策略,找出哪些技术最能提高模型的性能等。最后,模型通过动态调整,使得每个专家的工作量更加均衡,而不是通过辅助损失来强制平衡。如此一来,预训练阶段就能吸收和处理很多信息,学会理解和生成文本,为后面的训练打下坚实的基础。看完这段报告后我觉得,训练模型就像给一个 5 岁孩子提供学习资源和环境一样,让它在成长过程中能够全面发展。四问题是:只有预训练还不够,后训练才能让模型更成熟。那么,DeepSeek-V3 是怎么做的后训练呢?首先是监督微调。DeepSeek 团队为模型准备了 150 万个实例的特别训练集,就像是一本包含各种生活场景的百科全书。每个训练集都是精心设计,确保模型能学会在不同情况下应该怎么处理。对于那些需要逻辑和计算的数据,比如数学问题或者编程挑战,团队用了一个已经训练好的模型来生成例子。虽然这些例子通常很准确,但有时可能太复杂或者格式不规范。所以,团队的目标是让数据既准确又容易理解。为了做到这一点,他们结合了监督微调和强化学习的方法,训练了一些 " 专家模型 "。这些专家模型就像专业的老师,负责教模型如何在特定领域做得更好。在训练过程中,他们会创造两种类型的例子:一种是直接的问题和答案,另一种加上了 " 系统提示 " 的问题、答案和 R1 模型的响应。这些系统提示就像教学大纲,指导模型如何给出有深度和经过验证的答案。对了,在 " 强化学习 " 阶段,模型会尝试不同的回答,根据效果得到奖励或惩罚。通过这个过程,模型就学会了给出更好的答案;最后,团队会用 " 拒绝采样 " 的方法挑选最好的示例,用于最终模型的训练,这确保了用于模型学习的数据既准确又容易理解。对于非推理数据,比如:写故事或者角色扮演,团队用了另一个模型来生成回答,然后让人工检查这些回答是否准确和合适。这两个步骤,报告中称之为 " 评价标准 "。最后,DeepSeek 团队对 DeepSeek-V3-Base 进行了两个时期的微调,采用了从 5×10-6 到 1×10-6 的 " 余弦衰减学习率调度 "。在训练期间,每个序列都由多个样本组成,但他们采用了 " 样本屏蔽策略 ",确保示例相互独立,这是一种 " 开放评估 " 的模型。通过这些后训练步骤,DeepSeek-V3 能够在实际应用中做到更加精准,就像完成基础训练后,再给它进行一些专业技能的培训。他们给它起的名字叫 " 生成奖励模型 ",这让它不仅是一个学习者,还成为了一个评委;如此周而复始,建立一套正向反馈机制。五那么,通过这套模型训练出来的成果如何呢?DeepSeek-V3 做了一系列的全面基准测试,这些测试相当于给超级大脑出了一套标准化的试卷,看看它在各个科目上能得多少分。这些科目包括教育知识、语言理解、编程技能、数学问题解决等。在数学推理上:在 MATH-500 测试中,DeepSeek-V3 得了 90.2 分,这个分数不仅比所有开源竞争对手高,比如 Qwen 2.5 的 80 分和 Llama 3.1 的 73.8 分,也超过了闭源模型 GPT-4o 的 74.6 分。在 MGSM 测试中,DeepSeek-V3 得了 79.8 分,超过了 Llama 3.1 的 69.9 分和 Qwen 2.5 的 76.2 分。在 CMath 测试中,DeepSeek-V3 得了 90.7 分,比 Llama 3.1 的 77.3 分和 GPT-4o 的 84.5 分都要好。图解:DeepSeek-V3 基准测试数据 在编程和编码能力方面:在 LiveCodeBench 测试中,DeepSeek-V3 的通过率达到了 37.6%,领先于 Llama 3.1 的 30.1% 和 Claude 3.5 Sonnet 的 32.8%。在 HumanEval-Mul 测试中,DeepSeek-V3 得了 82.6%,比 Qwen 2.5 的 77.3% 高,并且和 GPT-4o 的 80.5% 差不多。在 CRUXEval-I 测试中,DeepSeek-V3 得了 67.3%,明显优于 Qwen 2.5 的 59.1% 和 Llama 3.1 的 58.5%。在多语言和非英语任务上:在 CMMLU 测试中,DeepSeek-V3 得了 88.8 分,超过了 Qwen 2.5 的 89.5 分,并且领先于 Llama 3.1 的 73.7 分。在 C-Eval,中国评估基准测试中,DeepSeek-V3 得了 90.1 分,远远领先于 Llama 3.1 的 72.5 分。其他数据还有很多,总的来说,DeepSeek-V3 成绩遥遥领先;对了,还有一句要提的是:DeepSeek-V3 的训练成本只有 557.6 万美元,这只是训练 Meta 的 Llama 3.1 所需估计的 5 亿美元的一小部分。所以,DeepSeek-V3 新的模型结构,无疑是如今人工智能领域中一次新的变革。高效、省力、省成本;难怪连 OpenAI 的前首席科学家 Andrej Karpathy 也表示,这是一次 " 令人印象深刻的展示 "。如果 DeepSeek-V3 在资源有限的情况下,都能表现出如此卓越的工程能力,以后是不是不需要大型 GPU 集群了?这个问题值得我们思考。koa12jJid0DL9adK+CJ1DK2K393LKASDad
编辑:郑义
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