DeepSeek-V3：突破性的创新，让大模型更强更高效
DeepSeek-V3：突破性的创新，让大模型更强更高效 在人工智能领域，DeepSeek-V3 作为最新的开源大模型，不仅在性能上媲美闭源模型，还在多个关键技术领域实现了突破性的创新。本文将深入探讨 DeepSeek-V3 在 架构优化、训练效率、推理加速、强化学习、知识蒸馏 等方面的创新点。 1. Mixture of Experts (MoE) 架构优化 1.1 DeepSeekMoE：更细粒度的专家选择 DeepSeek-V3 采用了 DeepSeekMoE 架构，相比传统的 MoE（如 GShard），引入了共享专家（shared experts），优化计算效率，并减少计算冗余。 Mixture of Experts (MoE) 架构简介 1.2 无辅助损失的负载均衡（Auxiliary-Loss-Free Load Balancing） 传统 MoE 依赖辅助损失（auxiliary loss）来防止专家负载不均，而 DeepSeek-V3 采用了一种动态调整专家偏置的方法，实现更好的负载均衡，提高计算效率。 2. 强化学习优化：Group Relative Policy Optimization (GRPO) DeepSeek-V3 采用了一种新的强化学习优化算法 Group Relative Policy Optimization (GRPO)，相比传统的 Proximal Policy Optimization (PPO)， 减少计算开销：GRPO 摒弃了大规模 critic 模型，改用 组内得分（group scores） 来估算基线。 更稳定的强化学习过程，提高模型收敛速度。 3. Multi-Token Prediction (MTP) 训练目标 DeepSeek-V3 采用了 多步预测（MTP, Multi-Token Prediction） 方法，使模型一次性预测多个 token，从而提高训练效率和推理速度。 ...