DeepSeek-AI - DeepSeek-V3 Technical Report 纯应用技术报告.pdf

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DeepSeek-V3TechnicalReport

DeepSeek-AI

researchQ

Abstract

WepresentDeepSeek-V3,astrongMixture-of-Experts(MoE)languagemodelwith671Btotal

parameterswith37Bactivatedforeachtoken.Toachieveefficientinferenceandcost-effective

training,DeepSeek-V3adoptsMulti-headLatentAttention(MLA)andDeepSeekMoEarchitec-

tures,whichwerethoroughlyvalidatedinDeepSeek-V2.Furthermore,DeepSeek-V3pioneers

anauxiliary-loss-freestrategyforloadbalancingandsetsamulti-tokenpredictiontraining

objectiveforstrongerperformance.Wepre-trainDeepSeek-V3on14.8trilliondiverseand

high-qualitytokens,followedbySupervisedFine-TuningandReinforcementLearningstagesto

fullyharnessitscapabilities.ComprehensiveevaluationsrevealthatDeepSeek-V3outperforms

otheropen-sourcemodelsandachievesperformancecomparabletoleadingclosed-source

models.Despiteitsexcellentperformance,DeepSeek-V3requiresonly2.788MH800GPUhours

foritsfulltraining.Inaddition,itstrainingprocessisremarkablystable.Throughouttheentire

trainingprocess,wedidnotexperienceanyirrecoverablelossspikesorperformanyrollbacks.

Themodelcheckpointsareavailableat/deepseek-ai/DeepSeek-V3.

Figure1|BenchmarkperformanceofDeepSeek-V3anditscounterparts.

Contents

1Introduction4

2Architecture6

2.1BasicArchitecture6

2.1.1Multi-HeadLatentAttention7

2.1.2DeepSeekMoEwithAuxiliary-Loss-FreeLoadBalancing8

2.2Multi-TokenPrediction10

3Infrastructures

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