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DeepSeek?V2：强大、经济、高效的混合专家语言模型
概述
我们推出了DeepSeek?V2，这是一种强大的混合专家(MoE)语言模型，其特点是训练经济、推理高效。它包含236B个总参数，其中每个token激活21B个，并支持128K个token的上下文长度。DeepSeek?V2采用了创新架构，包括多头潜在注意力(MLA)和DeepSeekMoE。
MLA通过将键值缓存(KV)大幅压缩为潜在向量来保证高效推理，而DeepSeekMoE通过稀疏计算以经济的成本训练出强模型。与DeepSeek的67B相比，DeepSeek?V2获得了显著增强的性能，同时节省了42.5%的训练成本、减少了93.3%的KV缓存、并将最大生成吞吐量提升至5.76倍。我们在由8.1Ttoken组成的高质量多源语料上对DeepSeek?V2进行了预训练，并进一步进行监督微调(SFT)和强化学习(RL)以充分释放其潜力。评估结果表明，即使只有21B激活参数，DeepSeek?V2及其聊天版本仍然在开源模型中取得了顶级性能。模型检查点可在/deepseek?ai/DeepSeek?V2上找到。
（二）
图1|（a）不同开源模型的MMLU准确率与激活参数。（b）DeepSeek67B(Dense)和DeepSeek?V2的训练成本和推理效率。
内容
简介 4
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多头潜在注意力：提高推理效率
准备工作：标准多头注意力机制。
低秩键值联合压缩。
解耦旋转位置嵌入。
Key?Value缓存的比较
DeepSeekMoE：以经济的成本训练强大的模型
基本架构。
设备限制路由...
负载?衡的辅助损耗
代币投放策略..
预训练3.1实验设置.... 11
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数据构建。
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超参数。
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基础设施
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长上下文扩展...
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评估
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评估基准...
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评估结果.
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训练和推理效率
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对齐 16
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强化学习
评估结果.
讨论。
结论、局限性和未来工作 21
A贡献与致谢
BDeepSeek?V2?Lite：配备MLA和DeepSeekMoE的16B模型
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模型描述.
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绩效评估.
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CMLA完整公式 31
D注意力机制的消融 31
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MLA与MHA的比较。关于训练前数据去偏的讨论
F数学和代码的附加评估
G评估格式 33
3
简介
在过去的几年中，大型语言模型(LLM)（Anthropic，2023年；Google，2023年；OpenAI，2022年，2023年）经历了快速发展，让我们得以一窥通用人工智能(AGI)的曙光。一般来说，LLM的智能往往会随着参数数量的增加而提高，从而使其能够在各种任务中展现出新兴的能力（Wei等人，2022年）。然而，这种改进是以更大的训练计算资源和推理吞吐量的潜在下降为代价的。这些限制带来了重大挑战，阻碍了LLM的广泛采用和利用。为了解决这个问题，我们推出了DeepSeek?V2，这是一个强大的开源混合专家(MoE)语言模型，其特点是通过创新的Transformer架构进行经济的训练和高效的推理。它总共配备了236B个参数，其中每个token激活21B，
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