在人工智能的浪潮中，大語(yǔ)言模型的發(fā)展日新月異。DeepSeek作為其中的佼佼者，憑借其獨(dú)特的訓(xùn)練算法和高效的學(xué)習(xí)能力，吸引了眾多目光。今天，就讓我們深入探究DeepSeek訓(xùn)練算法的獨(dú)特之處，以及它是如何保證模型實(shí)現(xiàn)高效學(xué)習(xí)的。

一、獨(dú)特的架構(gòu)基礎(chǔ)

DeepSeek以Transformer架構(gòu)為基石 ，但并非簡(jiǎn)單沿用，而是進(jìn)行了深度創(chuàng)新。Transformer架構(gòu)的核心是注意力機(jī)制，這讓模型在處理序列數(shù)據(jù)時(shí)，能關(guān)注到不同位置的信息，從而更好地捕捉語(yǔ)義依賴。DeepSeek在此基礎(chǔ)上，對(duì)注意力機(jī)制進(jìn)行優(yōu)化，比如采用多頭部注意力機(jī)制，使模型可以從不同角度捕捉數(shù)據(jù)特征，就像擁有多個(gè)不同視角的觀察者，共同對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，極大提升了模型對(duì)復(fù)雜語(yǔ)言結(jié)構(gòu)和語(yǔ)義的理解能力。

二、混合專家（MoE）模型

DeepSeek引入混合專家模型，這是其訓(xùn)練算法的一大亮點(diǎn)。在MoE模型中，一個(gè)Transformer層包含多個(gè)專家模塊 ，就像一個(gè)由各領(lǐng)域?qū)＜医M成的智囊團(tuán)。在處理任務(wù)時(shí)，模型會(huì)根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，動(dòng)態(tài)分配任務(wù)給最合適的專家，激活部分參數(shù)進(jìn)行計(jì)算。例如在DeepSeek-V3中，每個(gè)Transformer層有256個(gè)專家和1個(gè)共享專家，總共6710億參數(shù)，但每次token僅激活8個(gè)專家（370億參數(shù)）。這種方式不僅有效減少了計(jì)算量，降低訓(xùn)練成本，還提升了模型的靈活性和泛化能力，讓模型在面對(duì)不同類型的語(yǔ)言任務(wù)時(shí)，都能找到最佳的處理方式 。

三、低精度訓(xùn)練技術(shù)之FP8的創(chuàng)新應(yīng)用

DeepSeek在訓(xùn)練中創(chuàng)新性地使用了FP8（8位浮點(diǎn)）技術(shù)，這在大規(guī)模語(yǔ)言模型訓(xùn)練中具有開(kāi)創(chuàng)性。

• 細(xì)粒度量化策略：為解決FP8動(dòng)態(tài)范圍有限導(dǎo)致的溢出和下溢問(wèn)題，DeepSeek將激活值按1x128 tile分組并縮放（每個(gè)token對(duì)應(yīng)128個(gè)通道），權(quán)重按128x128 block分組并縮放 。相比傳統(tǒng)的張量級(jí)量化，這種細(xì)粒度處理方式能更好地應(yīng)對(duì)異常值，提高量化精度。

• 提升累加精度：在通用矩陣乘法（GEMM）中，DeepSeek將部分結(jié)果定期提升到FP32寄存器進(jìn)行累加，有效減少了因低比特寬度累加在張量核心中產(chǎn)生的誤差，保證了計(jì)算的準(zhǔn)確性。

• 統(tǒng)一的E4M3格式：摒棄以往前向傳播用E4M3、反向傳播用E5M2的混合格式，DeepSeek統(tǒng)一采用E4M3格式。通過(guò)細(xì)粒度量化，實(shí)現(xiàn)元素間指數(shù)位共享，簡(jiǎn)化訓(xùn)練框架，提升訓(xùn)練效果。

• 在線量化：訓(xùn)練時(shí)，DeepSeek動(dòng)態(tài)計(jì)算每個(gè)1x128激活tile或128x128權(quán)重block的縮放因子，無(wú)需依賴歷史最大值的延遲量化方法，簡(jiǎn)化了框架，還提高了模型精度 。

四、優(yōu)化的訓(xùn)練流程

1.?海量?jī)?yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)：DeepSeek在訓(xùn)練前，會(huì)收集海量、多樣且高質(zhì)量的語(yǔ)料數(shù)據(jù)，涵蓋多種領(lǐng)域和語(yǔ)言，像新聞資訊、學(xué)術(shù)論文、文學(xué)作品等，為模型學(xué)習(xí)豐富的語(yǔ)言表達(dá)和知識(shí)體系提供了充足的養(yǎng)分。

2.?預(yù)訓(xùn)練與微調(diào)結(jié)合：先在大規(guī)模通用語(yǔ)料上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，讓模型學(xué)習(xí)到通用的語(yǔ)言知識(shí)和語(yǔ)義理解能力。然后，針對(duì)特定任務(wù)或領(lǐng)域，使用相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)，使模型在保持通用性的同時(shí)，提升在特定場(chǎng)景下的表現(xiàn)。例如在代碼生成任務(wù)中，使用大量代碼數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行微調(diào)，讓它能更好地理解和生成代碼。

3.?強(qiáng)化學(xué)習(xí)與人類反饋：利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)從人類反饋（RLHF）機(jī)制，根據(jù)人類對(duì)模型輸出的評(píng)估和反饋，進(jìn)一步優(yōu)化模型。比如，模型生成文本后，人類評(píng)估其準(zhǔn)確性、相關(guān)性和邏輯性，反饋給模型，模型通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)調(diào)整參數(shù)，使生成結(jié)果更符合人類期望 。

五、高效的訓(xùn)練并行策略

為了充分利用計(jì)算資源，加快訓(xùn)練速度，DeepSeek采用了多種并行訓(xùn)練策略 。

• 數(shù)據(jù)并行：將訓(xùn)練數(shù)據(jù)分割成多個(gè)部分，分配到不同的計(jì)算節(jié)點(diǎn)上并行處理。每個(gè)節(jié)點(diǎn)計(jì)算自己部分?jǐn)?shù)據(jù)的梯度，然后進(jìn)行同步更新，減少了單節(jié)點(diǎn)的計(jì)算負(fù)擔(dān)，提高訓(xùn)練效率。

• 流水線并行：把模型的不同層分配到不同節(jié)點(diǎn)，各節(jié)點(diǎn)像流水線一樣依次處理數(shù)據(jù)，在時(shí)間上重疊計(jì)算，提高了計(jì)算資源的利用率，加快了整體訓(xùn)練速度。

• 張量切片模型并行：將模型中的張量按維度切片，分布到不同節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行計(jì)算，適用于處理大規(guī)模模型，避免單個(gè)節(jié)點(diǎn)內(nèi)存不足的問(wèn)題 。

DeepSeek的訓(xùn)練算法通過(guò)獨(dú)特的架構(gòu)設(shè)計(jì)、創(chuàng)新的技術(shù)應(yīng)用、優(yōu)化的訓(xùn)練流程和高效的并行策略，為模型的高效學(xué)習(xí)提供了堅(jiān)實(shí)保障。這些技術(shù)的融合，不僅讓DeepSeek在性能上表現(xiàn)出色，也為大語(yǔ)言模型的發(fā)展提供了新的思路和方向，相信在未來(lái)，DeepSeek還會(huì)不斷進(jìn)化，在人工智能領(lǐng)域創(chuàng)造更多可能 。