【人工智能时代】-Deepseek用到的技术架构

以下是DeepSeek技术架构的详细介绍：

1. 混合专家架构（MoE）

DeepSeek-V3基于混合专家（Mixture-of-Experts, MoE）架构进行设计，在模型构建阶段实现了对不同输入特征的高效处理能力。该架构通过将模型划分为多个独立的"专家"网络来进行信息加工，并对各路径输出结果进行加权融合以提升系统性能表现。具体来说，在设计过程中我们重点考虑了各组件间的协同作用机制以及计算效率优化策略，并在此基础上建立了完整的参数配置体系以实现系统级性能的最大化。

层数：61层，其中58层为MoE层。

专家数量：每层有257个专家（1个共享专家 + 256个路由专家），整个模型共有14,906个专家。

激活机制：每一个Token会触发九位专家（一位共享型专家加上八位分 routes expert），显著降低了计算资源的使用量。

MoE架构依靠稀疏激活机制减少了计算成本的同时保持了大规模参数带来的性能优势

2. 多头潜在注意力机制（MLA）

该系统采用多头潜在注意力（MLA）机制用于提升推理效率，并通过低秩压缩技术降低了推理过程中的显存消耗。该机制显著提升了推理效率

3. 多Token预测技术（MTP）

DeepSeek-V3应用了多Token预测技术，在这种架构下支持模型能够同时处理多个连续位置上的Token序列。该技术不仅提升了训练效率，并且增强了模型对Tokens之间相互作用的理解能力。

4. 无辅助损失负载均衡策略

DeepSeek-V3在MoE架构中采用了不依赖额外损失函数的负载均衡机制。该机制通过提高专家处理任务时的有效利用率，在不硬性规定所有负载必须均衡的情况下，成功降低了传统方法可能导致的性能损失。

5. 对偶流水线机制（DualPipe）

DeepSeek-V3采用了被称为"双流水线架构"的技术方案。该系统通过最优化的流水线调度策略，在数学运算与通信任务之间实现了并行处理。这种创新性设计使得系统在数据传输过程中避免了阻塞现象的发生，并显著提升了整体系统的资源利用效率。

6. FP8混合精度训练架构

DeepSeek-V3基于FP16与BF16的混合精度训练架构设计，在灵活运用不同精度数值类型时实现了显著提升运算效率的同时减少了数据传输负担。该架构设计使得DeepSeek-V3得以在运行效率上展现出明显优势，并可在资源受限的环境中实现稳定高效的训练过程。

7. 多模态框架

DeepSeek还发布了两款多模态框架——Janus-Pro和JanusFlow：

Janus-Pro：通过分离视觉编码路径的方式显著提升了适应不同应用场景的能力与整体效能。基于统一架构设计的Transformer模型用于处理多种模态的任务，并优化了网络架构的设计方案。

JanusFlow：融合生成流与语言模型，重新定义了多模态任务的处理方式。

8. 优化的训练策略

DeepSeek-V3在训练过程中采用了多种优化策略：

采用数据并行与模型并行的结合方式：通过分布式数据处理、张量级运算的分布处理以及顺序处理机制等多种策略，并结合特定流水线设计等优化手段，在保持系统稳定性的同时显著提升了硬件利用率，并显著缩短了模型训练所需的时间

提升性能的学习率管理机制：采用分段式学习率调整策略，在各个训练周期中实现模型的稳定发展。

以强化学习取代传统监督微调的方式进行训练

9. 开源策略

DeepSeek借助MIT协议开放源代码，并对全链路的训练细节进行了公开。这种开源策略不仅打破了长期存在的技术封锁，并通过全球开发者社区的协同创新实现了指数级的能力提升。

总结

DeepSeek的技术架构基于创新性的混合式专家架构，在多头潜在注意力机制的基础上融入了多Token预测技术，并采用了无辅助损失负载均衡策略以及对偶流水线机制等手段，在FP8混合精度训练架构的支持下构建了一个完整的多模态框架。通过优化的训练策略与开源技术的有效结合，在有限硬件资源限制下实现了模型开发效率与运算成本的最佳平衡，并为AI模型开发提供了全新思路与方法论支持