以前瞻性的视角看,始终追求强大的模型性能和经济的成本。因此,在架构方面,DeepSeek-V3 仍然采用多头潜注意 (MLA) (DeepSeek-AI, 2024c) 进行高效推理,采用 DeepSeekMoE (Dai et al., 2024) 进行经济高效的训练。这两种架构已在 DeepSeek-V2 (DeepSeek-AI, 2024c) 中得到验证,证明了它们能够在实现高效训练...
官方介绍，通过在算法、框架和硬件方面的协同优化，DeepSeek V3的训练成本变得非常经济。预训练阶段，在每万亿token上训练DeepSeek V3仅需要18万GPU小时，就是说，在官方2048卡集群上，3.7天就能完成这一训练过程。研发团队用了不到2个月的时间就完成了DeepSeek V3的预训练，耗费了266.4万GPU小时，再加上上下文长...
研发团队仅用不到两个月完成整个训练过程，总计耗时278.8万GPU小时。假设GPU租赁费用为每小时2美元，训练成本仅为557.6万美元，与行业平均水平相比，经济性显著提升。DeepSeek-V3在MoE架构中采用了无辅助损失的负载均衡策略，为每个专家引入偏置项，优化路由的top-K选择，减少性能损失。同时，冗余专家部署策略通过复制...
DeepSeek 的定价确实远远超过了竞争对手，该公司的模型定价比 OpenAI 的同类模型便宜 20 到 40 倍， 当然，我们不知道 DeepSeek 在这方面的经济效益（而且这些模型本身是开放的，任何想要使用它们的人都可以免费使用），但整个事情提出了一些非常有趣的问题，关于专有与开源努力的作用和可行性，可能值得做更多的研究...
”这表明业内专家既对 DeepSeek成就的肯定，又对其成本的可行性委婉提出了质疑。此外，DeepseekV3的MoE架构虽然在理论上能够降低推理开销，但其工程实现相对复杂，尤其是在路由机制和并行计算优化方面。MoE架构的核心在于通过智能路由将任务分配给不同的专家模块，从而提高效率。然而，这种架构的实现需要高度成熟的分布式...
整体来看,该模型在计算经济性、推理能力、训练稳定性等方面均展现出显著优势。 未来LLM 的发展可能围绕更高效的 MoE 设计、更强的多模态能力、更低的计算成本以及更优化的人机交互展开。DeepSeek-V3 已展示了 FP8 低精度训练的可行性,未来大模型或将进一步优化量化策略,以降低推理成本并提高实时性。
预训练方面,DeepSeek V3采用FP8训练。研发团队设计了一个FP8混合精度训练框架,首次验证了FP8训练在极大规模模型上的可行性和有效性。 论文中还提到了跨节点MoE训练中的通信瓶颈问题。解决策略包括,设计DualPipe高效流水线并行算法:在单...
这意味着开发者可以根据自身需求选择合适的开发工具和框架,从而实现更大的灵活性。例如,支持SGLang、LMDeploy和TensorRT-LLM等多个主流框架,极大地便利了开发者的使用和开发过程。更重要的是,DeepSeek-V3还提供灵活的API定价模型,有效降低了每百万token的处理成本,使得其应用更加具有经济性。
开发了FP8 混合精度训练框架,首次在超大规模模型上验证了 FP8 训练的可行性和效果。 通过算法、框架和硬件的综合优化,突破了跨节点 MoE 训练中的通信瓶颈,实现了计算与通信的高度重叠。这种优化大幅提升了训练效率,降低了训练成本,同时支持了更大规模模型的训练而...
预训练方面,DeepSeek V3采用FP8训练。研发团队设计了一个FP8混合精度训练框架,首次验证了FP8训练在极大规模模型上的可行性和有效性。 论文中还提到了跨节点MoE训练中的通信瓶颈问题。解决策略包括,设计DualPipe高效流水线并行算法:在单个前向和后向块对内,重叠计算和通信。