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参考链接🔗：

B站视频

DeepSeek LLM: Scaling Open-Source Language Models with Longtermism

DeepSeek-V2: A Strong, Economical, and Efficient Mixture-of-Experts Language Model

DeepSeekMoE: Towards Ultimate Expert Specialization in Mixture-of-Experts Language Models

DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning

引言

因为要看DeepSeek的优化的部分，绕不开的就是MoE

再然后就是COT

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MoE 混合专家模型

混合专家模型详解

MoE发展历史

Jacobs et al 1991 每个专家都是独立的FFN，Gating是FFN，由Gating来决定输出那一个专家的结果

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2017 把MoE层放进了RNN中，替换其中的一些网络层

“为什么说得宜于MoE，可以做到快速训练”
计算只经过部分专家，大大减少了计算量，解决了RNN训练慢，网络层数没办法太深

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2020 Gshard 第一个MoE + Transformer模型

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把transformer中的encoder和decoder的FFN层都换成MoE

优势：
搞拓展性：600B参数量
灵活性：每次只激活两个专家，虽然说整体的参数了巨大，但是在推理的时候之后部分参数会被激活
自动分片：多集群部署、运算 使用于大的集群部署，每一个专家单独部署到一个硬件上，就可以让我的整个网络做到一个快速响应。
劣势：
高通信开销：分片内容拷贝(TPU单卡能力不如GPU，但它的通信能力非常强 现在HW也在做这个事情)
实现复杂：MoE模型往往难以训练
负载平衡：专家激活不均匀

Top-K专家到Top-1专家 的switch transformer

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简化路由Rotter计算，只需要一个专家的意见就好；降低了通信成本；简化实现，利于训练和调优

参数量拓展到1.6T

“大模型这条路上，只有decoder only是走的通的？”

“Mistral模型7B 吊打Llama？高效推理｜处理长序列｜高内存效率”

  • Mistral
    • 滑动窗口注意力
      • 使用GQA、SWA(Sliding Window Attentioin)滑动窗口注意力机制
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      • SWA存在一个全局感受野机制，所以并不会因为窗口限制而忘记前面的信息
    • 滚动缓冲区(rolling buffer cache),锁定缓存区大小，代替 i%W 部分
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      • 在处理一个序列的时候，如果这个序列的长度超过了缓冲区的大小的话，每一次都会把它放到一个imote w(i:这个词在序列里面位置编号) 然后用i整除w(w:缓冲区的大小)
        • eg：w=4，i=5，那么i%w=1，那么就放到imote 1的位置
    • 预填充和分块儿(pre-fill and chunking)把prompt预填充；数据分块儿
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      • 可能会造成长序列遗忘前面部分的问题
  • Mixtral 8*7B

    • 混合专家模型对标 Llama70B

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    • 总体积在47B，但每次激活只激活13B(但是对于显卡来说还是需要保存47B的参数，但是因为每次只激活两个专家，所以在KVcache部分还是比dense的模型少很多，同参数量下的显存消耗也会少很多)

    • 长文本能力 32k

DeepSeek 模型分类

从官网我们可以看到DeepSeek的模型大致包括

  • DeepSeek LLM
  • DeepSeek Math
  • DeepSeek Coder
  • DeepSeek V2
  • DeepSeek VL
  • DeepSeek Coder V2
  • DeepSeek V3
  • DeepSeek R1

其中的Math与Coder版本，大致指的是在数学和代码方面做过特殊的优化

  • LLM:
    • DeepSeek LM 模型使用与自回归 Transformer 解码器模型 LLaMA 相同的架构。7B 模型使用多头注意力 (MHA)，而 67B 模型使用分组查询注意力 (GQA)。
    • Sequence Length = 4096
    • DeepSeek LLM 7B base
    • DeepSeek LLM 7B chat
    • DeepSeek LLM 67B base
    • DeepSeek LLM 67B chat

  • V2

  • V3

  • R1

V2 V3 都属于MOE模型

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DeepSeek 模型

DeepSeekV2-价格屠夫

  • 幻方
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  • training cost 和 显存开销 以及生成速度 都做了很强大的优化 所以在价格低廉的前提下还有的赚
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  • 更好的混合专家策略以及注意力机制
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      • 专家细粒度分割：将原来的N个专家分成2N个，同时每个专家的计算量也减少了一半
      • 共享专家：绿色的专家处理一些每个专家共性的问题，减少了重复计算
    • Mutil-Head Latent Attention
      • 普通的Mutil-Head Attention，需要存储QKV三个权重矩阵，而Latent版本，则利用了分解矩阵的思想，利用几个低纬的小矩阵来代替一个高纬的大矩阵

DeepSeekR1

GPT o1：现有很牛的逻辑推理模型，它内在会做很多次的多轮思考，进行不断的反思。
scaling law：指数级的资源换回线性的增长

上海交大的团队在做一个o1的复制

https://github.com/GAIR-NLP/O1-Journey

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  • deepseek R1
    • alpha-go ｜ alpha-zero
      • go系列是学习棋谱
      • zero系列是从0开始，自己思考怎么去下围棋(强化学习的过程：制定规则，让模型自己去不断迭代，找到所谓的最优解)
    • deepseek-R1-Zero：同样是一个pure- reinforcement-learning-model(纯强化学习模式)
    • deepseek-R1：训练过程虽然也有SFT的步骤，但它对齐的不再是人类的“答案”，而是一个思考过程

“r1成功的一点也在于他是真正的“开源”也就是MIT协议；国内很多大模型厂商在7b、14b、32b是真开源，但在70b的时候就搞出了个什么“千问协议”；R1他是真正的把思考过程都展示给我们了，而我们看到的o1模型在这部分就做了很大的阉割，他不会把所有的cot思考过程都展示给用户”