DeepSeek的模型架构主要基于混合专家模型(MoE)和多头潜在注意力机制(MLA)。具体来说,DeepSeek采用了以下技术特点: 混合专家模型(MoE) DeepSeek的MoE架构通过将模型分成多个专家,并在每个特定任务中只激活少量合适的专家,从而在推理过程中减少参数量,提升效率。DeepSeek-V3对MoE框架进行了重要创新,新框架包含细
DeepSeek-V3使用了和V2相同的架构,只是将模型的规模整体进行了扩大,最大的MoE模型总参数为671B,每个token将会激活37B的参数进行推理。 DeepSeek-V3架构图 DeepSeek-V3的基本架构使用MLA和DeepSeekMoE架构,在此基础上,为了进一步提升训练的效率,使用了多令牌预测(Multi-Token Prediction,MTP)的技术。 多令牌预测 多...
随着大规模语言模型(LLM)的崛起,DeepSeek作为一款具备卓越性能的AI模型,在代码生成、文本理解、对话交互等多个领域展现了强大能力。本文将深入解析DeepSeek的核心机制,包括其模型架构、训练策略、推理优化及其在实际应用中的表现,并通过代码示例展示其强大之处。 1. DeepSeek的模型架构 DeepSeek基于Transformer架构,但在...
DeepSeek-V2 是一种强大、经济且高效的 MOE 大语言模型,具备2360亿参数,其中,每个Token激活21亿参数,支持 128K Token 的上下文长度。它采用了MLA和DeepSeekMoE架构,实现了显著提升了推理效率,同时降低了训练成本。 具体模型规格如下: 而模型测评结果显示 DeepSeek-V2 Chat 对其他业界大模型相比,具备很强的竞争力: ...
一、DeepSeek大模型的技术架构 1Transformer架构Transformer架构是DeepSeek大模型的核心技术之一。它摒弃了传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)结构,采用了全新的自注意力机制,能够并行处理输入序列中的每个元素,从而大大提高了模型的计算效率。Transformer架构的引入,使得DeepSeek大模型在处理长文本和复杂语言任务时...
Psyche首次测试网运行使用的是Deepseek的V3 MLA架构。MLA通过低秩联合压缩键值和矩阵分解技术，降低计算复杂度与内存占用，使 400 亿参数大语言模型在有限算力下高效训练。多头注意力机制与潜空间表示学习相结合，提升模型语言理解与生成能力；并且，旋转位置嵌入的运用，有效解决长序列位置依赖问题，从多维度保障了训练的...
DeepSeek Architect 两者关系：相辅相成 MOE 架构和 Transformer 架构并不是孤立存在的，它们就像一对默契十足的搭档，相互融合，共同发挥出更强大的威力。那么，它们是如何携手合作的呢？一种常见的融合方式是，将 MOE 架构中的稀疏 MoE 层替换 Transformer 模型中的前馈网络（FFN）层。在这种融合架构中，MoE 层里...
在大语言模型(LLM)快速发展的今天,如何平衡模型性能与计算成本成为关键挑战。传统密集模型(如GPT-3)虽然强大,但计算资源消耗极高。深度求索(DeepSeek)采用的MoE(Mixture of Experts,混合专家)架构提供了一种高效解决方案,使模型在保持高性能的同时大幅降低计算开销。本文将深入解析 MoE 的核心思想、技术实现及其在 Dee...
在DEEPSEEK 的 MoE 架构中,模型由多个专家子网络组成,例如 DEEPSEEK R1 模型的 6710 亿参数分布在这些专家网络中。架构中集成了动态门控机制,该机制能够根据输入数据的特点,智能地决定激活哪些专家子网络参与计算。当输入一段关于医学领域的文本时,门控机制会识别出文本中的医学相关特征,然后激活在医学知识学习方面表...
DeepSeek-V3在经典Transformer架构上进行改进:1)前馈神经网络(Feed-Forward Network)引入DeepSeekMoE架构,采用细粒度专家以及划分共享专家策略。2)在注意力层(Attention)中引入MLA机制,能够在模型运行中减少KV(键值)缓存大小,提高模型性能,较好解决传统多头注意力中KV缓存机制对计算效率的阻碍。