官方报告：DeepSeek-V3 模型是如何炼成的！

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DeepSeek-V3 官方报告解读

https://arxiv.org/abs/2412.19437

1. 论文背景：为什么要开发 DeepSeek-V3？

近年来，大型语言模型（LLM）发展迅速，不仅闭源模型（如 GPT-4o、Claude-3.5-Sonnet）表现强劲，开源模型也在不断进步，比如 DeepSeek 系列、LLaMA 系列等。DeepSeek-V3 的目标是进一步提升开源模型的能力，缩小与闭源模型的差距，同时保持训练成本的经济性。

模型规模：DeepSeek-V3 总共有 6710 亿个参数，但每次处理一个 token 时只激活 370 亿个参数，这种设计降低了计算成本。
核心目标：在性能上，DeepSeek-V3 要达到甚至超过其他开源模型，并且在某些领域（如数学、编程）接近闭源模型的水平；同时，训练成本要尽可能低，做到“经济高效”。

2. DeepSeek-V3 的架构：它长什么样？

DeepSeek-V3 的架构基于 Transformer 框架，但加入了一些创新设计，主要包括以下几个关键部分：

2.1 多头潜在注意力（MLA）

作用：MLA 是为了让模型在推理（inference）时更高效。它通过低秩压缩（low-rank compression）减少了键值缓存（KV cache）的占用空间。
通俗解释：想象一下，模型在处理长文本时需要记住很多信息（键和值），但如果直接存储所有信息，内存会爆满。MLA 把这些信息压缩到一个更小的空间，只存储最重要的部分，这样既节省内存，又不影响性能。
与 DeepSeek-V2 的关系：MLA 在 DeepSeek-V2 中已经验证过效果，DeepSeek-V3 继续沿用。

2.2 DeepSeekMoE：混合专家的优化

什么是 MoE？：MoE 是一种模型结构，里面有很多“专家”（expert），每个 token 会选择一部分专家来处理。DeepSeekMoE 是 DeepSeek 团队特有的 MoE 设计，特点是专家分工更细（finer-grained experts），并且有一些专家是共享的（shared experts）。
创新点：无辅助损失的负载均衡（Auxiliary-Loss-Free Load Balancing）

问题：MoE 模型容易出现“专家负载不均衡”（有的专家忙死，有的专家闲着），传统的解决方法是加一个辅助损失（auxiliary loss），但这可能会损害模型性能。
解决方案：DeepSeek-V3 引入了一种新方法，通过动态调整每个专家的“偏置项”（bias term），来平衡负载。这种方法不依赖辅助损失，减少了对性能的负面影响。
额外措施：为了防止单个序列（sequence）内的极端不平衡，还加了一个很小的序列级辅助损失（sequence-wise balance loss），但影响很小。

节点限制路由（Node-Limited Routing）：为了减少训练时的通信成本，每个 token 最多只送到 4 个节点（node），这样可以更好地利用硬件资源。
无 token 丢弃：由于负载均衡做得好，训练和推理时都不需要丢弃 token，效率更高。

2.3 多 token 预测（Multi-Token Prediction, MTP）

作用：传统的语言模型一次只预测下一个 token，DeepSeek-V3 则可以同时预测未来两个 token（next 2 tokens）。
好处：

训练信号更密集：一次预测多个 token，相当于给模型提供了更多的学习信号，提高了数据效率。
推理加速：结合“推测解码”（speculative decoding），可以显著提升生成速度，达到 1.8 倍的每秒 token 生成速率（TPS）。

实现方式：

DeepSeek-V3 用了一个主模型（main model）预测下一个 token，再加了一个 MTP 模块预测第二个 token。
训练时，MTP 模块的损失会加到总损失中，但推理时可以直接丢掉 MTP 模块，主模型照常工作。

效果：实验表明，MTP 策略在大多数评估基准上都提升了模型性能，尤其是数学和编程任务。

3. 训练过程：如何打造 DeepSeek-V3？

DeepSeek-V3 的训练分为三个阶段：预训练（Pre-Training）、长上下文扩展（Long Context Extension）和后训练（Post-Training）。训练成本总计 278.8 万 H800 GPU 小时，假设每小时 2 美元，费用约 557.6 万美元。

3.1 预训练：喂饱模型的大餐

数据：

总共用了 14.8 万亿个高质量、多样化的 token，涵盖多种语言（主要是英语和中文），还特别增加了数学和编程相关的样本。
数据处理上，减少了冗余，同时保持多样性。采用文档打包（document packing）方法，但不使用跨样本注意力掩码（cross-sample attention masking）。
引入了填空（Fill-in-Middle, FIM）策略，类似于 DeepSeekCoder-V2，帮助模型学习上下文预测的能力。

分词器：

使用字节级 BPE（Byte-level Byte Pair Encoding），词汇表大小为 128K。
优化了多语言压缩效率，新增了一些特殊 token（如标点符号和换行符的组合），但为了避免 token 边界偏差（token boundary bias），训练时随机拆分了部分组合 token。

超参数：

Transformer 层数为 61，隐藏维度为 7168。
MoE 层从第 4 层开始，每层有 1 个共享专家和 256 个路由专家，每次激活 8 个路由专家。
训练时，序列长度为 4K，批次大小从 3072 逐步增加到 15360。
使用 AdamW 优化器，学习率从 0 增加到 2.2 × 10⁻⁴，然后逐步衰减。

稳定性：整个预训练过程非常稳定，没有出现不可恢复的损失尖峰（loss spikes），也没有需要回滚（rollback）。

3.2 长上下文扩展：让模型能读长文

目标：将模型的上下文窗口从 4K 扩展到 128K。
方法：

第一阶段：从 4K 扩展到 32K，序列长度 32K，批次大小 1920，训练 1000 步。
第二阶段：从 32K 扩展到 128K，序列长度 128K，批次大小 480，训练 1000 步。

使用 YaRN（Yet Another Rope-based Extension）方法，分为两个阶段：
学习率保持预训练结束时的值（7.3 × 10⁻⁶）。

效果：

在“针在干草堆”（Needle In A Haystack, NIAH）测试中，DeepSeek-V3 在 128K 上下文长度下表现良好，证明了长上下文处理能力。

3.3 后训练：让模型更贴近人类需求

监督微调（Supervised Fine-Tuning, SFT）：

推理数据（数学、编程、逻辑）：使用内部 DeepSeek-R1 模型生成数据，但 R1 生成的答案可能过于冗长或格式不佳。通过设计系统提示（system prompt）和拒绝采样（rejection sampling），平衡了准确性和简洁性。
非推理数据（写作、角色扮演、问答）：用 DeepSeek-V2.5 生成答案，再由人工验证。

数据集包含 150 万个实例，覆盖多个领域：
训练两轮（2 epochs），学习率从 5 × 10⁻⁶ 衰减到 1 × 10⁻⁶，样本间使用掩码（sample masking）避免相互干扰。

强化学习（Reinforcement Learning, RL）：

规则型 RM：对于有明确规则的任务（如数学题、编程题），用规则验证答案。例如，数学题要求答案在框中，编程题用编译器验证。
模型型 RM：对于自由形式的任务（如写作），用 DeepSeek-V3 的 SFT 检查点训练 RM，并加入推理链（chain-of-thought）数据，防止奖励作弊（reward hacking）。

奖励模型（Reward Model, RM）：
优化方法：使用 Group Relative Policy Optimization（GRPO），通过组内评分估计基线（baseline），避免使用庞大的 critic 模型。
效果：RL 提升了模型在基准测试上的表现，尤其是在 SFT 数据有限的场景下。

4. 训练效率：为什么 DeepSeek-V3 训练成本低？

DeepSeek-V3 的训练效率得益于硬件、算法和框架的协同优化：

4.1 计算集群

使用了 2048 个 NVIDIA H800 GPU 的集群，节点内通过 NVLink 连接，节点间通过 InfiniBand（IB）连接。

4.2 训练框架（HAI-LLM）

并行策略：

16 路流水线并行（Pipeline Parallelism, PP）：将模型的不同层分配到不同 GPU。
64 路专家并行（Expert Parallelism, EP）：跨越 8 个节点，专家均匀分布。
ZeRO-1 数据并行（Data Parallelism, DP）：减少内存占用。

DualPipe 算法：

创新的流水线并行算法，减少了流水线气泡（pipeline bubbles），并通过计算-通信重叠（computation-communication overlap）隐藏通信延迟。
即使模型规模扩大，只要保持计算-通信比率恒定，跨节点专家并行的通信开销几乎为零。

高效通信：

跨节点全对全（all-to-all）通信优化，利用 IB 和 NVLink 的带宽差异，每个 token 最多送到 4 个节点，减少 IB 流量。
使用 warp specialization 技术，仅用 20 个 SM（流式多处理器）即可充分利用带宽。

内存优化：

RMSNorm 和 MLA 上投影（up-projection）采用重计算（recomputation），减少激活内存。
指数移动平均（EMA）参数存储在 CPU，异步更新，节省 GPU 内存。
MTP 模块的嵌入层和输出头与主模型共享，进一步节省内存。

4.3 FP8 训练

背景：FP8 是低精度格式，比传统的 BF16 更节省内存和计算资源，但容易出现溢出（overflow）和量化误差。
创新点：

细粒度量化（Fine-Grained Quantization）：激活按 1×128 瓦片（tile）量化，权重按 128×128 块（block）量化，减少量化误差。
高精度累加（Increasing Accumulation Precision）：在 Tensor Cores 处理 FP8 GEMM 时，每隔 128 个元素（4 个 WGMMA）将中间结果提升到 CUDA Cores 的 FP32 寄存器，减少累加误差。
在线量化（Online Quantization）：实时计算最大绝对值，简化量化流程。
低精度存储和通信：激活和优化器状态（AdamW 的动量）用 FP8 或 BF16 存储，通信时部分激活用 FP8 量化，减少带宽压力。

效果：与 BF16 训练相比，FP8 训练的损失误差低于 0.25%，在 16B 和 230B 规模模型上验证了可行性。

4.4 推理和部署

部署单位：

预填充（prefilling）阶段：最小单位为 4 个节点（32 个 GPU），注意力部分用 4 路张量并行（TP4）+序列并行（SP）+8 路数据并行（DP8），MoE 部分用 32 路专家并行（EP32）。
解码（decoding）阶段：最小单位为 40 个节点（320 个 GPU），注意力部分用 TP4+SP+DP80，MoE 部分用 EP320。

负载均衡：

通过冗余专家（redundant experts）策略，动态复制高负载专家，定期调整（每 10 分钟）。
探索动态冗余策略，每次推理前计算全局最优路由方案，但需要进一步优化。

吞吐量提升：

同时处理两个微批次（micro-batches），一个的注意力与另一个的 MoE 通信重叠。
解码阶段，注意力耗时较多，分配少量 SM 处理 MoE，保持整体性能。

4.5 硬件建议

通信硬件：

当前通信依赖 SM，效率低，建议开发专用通信协处理器（如 NVIDIA SHARP），统一 IB 和 NVLink 网络，简化编程。

计算硬件：

建议提升 Tensor Cores 的 FP8 GEMM 累加精度，至少支持 34 位。
支持瓦片级和块级量化，避免 Tensor Cores 和 CUDA Cores 间频繁数据移动。
支持在线量化，融合 FP8 转换和 TMA 访问，减少内存读写。
支持转置 GEMM 操作，简化量化流程。

5. 性能评估：DeepSeek-V3 表现如何？

DeepSeek-V3 在多个基准测试上进行了评估，分为基模型（base model）和聊天模型（chat model）两部分。

5.1 基模型表现

比较对象：DeepSeek-V2、Qwen2.5 72B、LLaMA-3.1 405B（均为基模型）。
关键结果：

英语基准：在 MMLU（87.1%）、MMLU-Pro（64.4%）、DROP（89.0 F1）等任务上全面领先，尤其是知识密集型任务。
代码基准：在 HumanEval（65.2%）、MBPP（75.4%）、LiveCodeBench（19.4%）等任务上表现出色，远超其他开源模型。
数学基准：在 GSM8K（89.3%）、MATH（61.6%）、MGSM（79.8%）等任务上大幅领先，接近闭源模型水平。
中文基准：在 C-Eval（90.1%）、CMMLU（88.8%）等任务上优于 Qwen2.5 72B。
多语言基准：MMMLU 非英语部分（79.4%），表现优异。

结论：DeepSeek-V3 是目前最强的开源基模型，尤其在代码和数学领域。

5.2 聊天模型表现

比较对象：DeepSeek-V2、DeepSeek-V2.5、Qwen2.5 72B、LLaMA-3.1 405B、Claude-3.5-Sonnet、GPT-4o。
关键结果：

在 Arena-Hard（85.5%）和 AlpacaEval 2.0（70.0%）上，首次将开源模型推向 85% 以上，接近闭源模型。

在 C-Eval（86.5%）、C-SimpleQA（64.8%）上优于 Qwen2.5 72B。

在 AIME 2024（39.2%）、MATH-500（90.2%）、CNMO 2024（43.2%）上大幅领先，创非 o1 类模型新纪录。

在 HumanEval-Mul（82.6%）、LiveCodeBench（37.6%）等算法任务上领先。
在 SWE-Bench（42.0%）、Aider（79.7%）等工程任务上，仅次于 Claude-3.5，但远超其他开源模型。

MMLU（88.5%）、MMLU-Pro（75.9%）、GPQA-Diamond（59.1%）接近闭源模型，优于所有开源模型。
长上下文任务（如 DROP 91.6 F1、LongBench v2 48.7%）表现出色。
事实性任务（如 SimpleQA 24.9%）稍逊于 GPT-4o 和 Claude，但中文事实性任务（C-SimpleQA 64.8%）领先。

英语基准：
代码基准：
数学基准：
中文基准：
开放式评估：

结论：DeepSeek-V3 是最强的开源聊天模型，在多个领域接近或超过闭源模型，尤其在数学和编程任务上表现突出。

5.3 消融研究

MTP 策略：在不同规模模型上验证，MTP 提升了大多数基准的性能，尤其在代码和数学任务上。
无辅助损失负载均衡：相比传统辅助损失方法，新策略在大多数基准上表现更好，且专家分工更明确。
批次级 vs 序列级负载均衡：批次级均衡（如无辅助损失方法）更灵活，允许专家在不同领域更专注，性能更优。

6. 创新点总结：DeepSeek-V3 做了哪些突破？

架构创新：

无辅助损失负载均衡策略，减少性能损失。
MTP 训练目标，提升数据效率和推理速度。

预训练效率：

FP8 混合精度训练，首次在大规模模型上验证可行性。
DualPipe 算法和通信优化，实现计算-通信近乎完全重叠。
总训练成本仅 278.8 万 H800 GPU 小时，经济高效。

后训练优化：

从 DeepSeek-R1 蒸馏推理能力，显著提升数学和编程性能。
自奖励（self-rewarding）方法，通过投票反馈优化对齐效果。

7. 局限性和未来方向

7.1 局限性

部署成本：推荐部署单位较大（预填充 32 GPU，解码 320 GPU），对小型团队有一定负担。
推理速度：虽然比 DeepSeek-V2 快 2 倍，仍有提升空间。

7.2 未来方向

架构优化：进一步提升训练和推理效率，探索无限上下文长度支持，突破 Transformer 架构限制。
数据扩展：增加训练数据量和质量，探索更多训练信号来源。
推理能力：提升模型的深度思考能力，延长推理链长度。
评估方法：开发更全面的评估方法，避免过度优化特定基准，误导能力评估。

8. 总结：DeepSeek-V3 的意义

DeepSeek-V3 是目前最强大的开源语言模型，特别是在代码和数学领域，性能接近甚至超过闭源模型（如 GPT-4o、Claude-3.5-Sonnet）。它的训练成本低（557.6 万美元），得益于 FP8 训练、通信优化和架构创新。DeepSeek 团队秉持开源精神，致力于推动 AGI（通用人工智能）发展，未来将继续优化架构、数据和推理能力，为开源社区带来更多突破。