详解DeepSeek模型训练优化及数据处理的技术精髓.pptx

;DeepSeek是什么;DeepSeek：大语言模型的特点有哪些?;DeepSeek发展由来;DeepSeek为什么火:一个足够优秀的模型变得人人免费拥有;DeepSeek核心哪些创新大幅降低训练成本;DeepSeek核心技术架构;DeepSeek的核心版本（不同版本功能亮点）

——持续迭代的工程与创新;DeepSeek的核心技术（架构示意图）

——持续迭代的工程与创新

对Transformer框架内的注意力模块和前馈网络（FFNs）进行了优化，采用了我们提出的多头潜在注意力（MLA）和DeepSeekMoE技术。

在注意力机制方面，多头注意力（MHA）的键值（KV）缓存对大型语言模型（LLMs）的推理效率构成了重大障碍。人们已经探索了多种方法来解决这个问题，包括分组查询注意力

（GQA）和多查询注意力（MQA）。然而，这些方法在试图减少KV缓存时，往往会牺牲性能。为了实现两全其美，我们引入了MLA，这是一种具备低秩键值联合压缩功能的注意力机制。实???研究表明，MLA相较于MHA具有更优的性能，同时显著减少了推理过程中的KV缓存，从而提高了推理效率。

对于前馈网络（FFNs），我们采用了DeepSeekMoE架构，该架构采用细粒度的专家分割和共享专家隔离策略，以实现更高的专家专业化潜力。与传统的MoE架构相比，DeepSeekMoE架构具有显著优势，使我们能够以较低的成本训练出强大的模型。由于我们在训练过程中采用了专家并行策略，还设计了补充机制来控制通信开销并确保负载均衡。

参考文章：《DeepSeek-V2:AStrong,Economical,andEfficientMixture-of-ExpertsLanguageModel》;DeepSeek的核心技术--MLA减少kv缓存占用空间;DeepSeek的核心技术--DeepSeekMoE细粒度分割与共享隔离;;DeepSeek的核心技术--DualPipe调度策略+细粒度的混合精度框架;DeepSeek的核心技术--R1-zero基础模型上的强化学习;DeepSeek的核心技术--R1具有冷启动的强化学习

——R1-Zero验证纯强化学习（RL）对推理能力的提升

背景：尽管DeepSeek-R1-Zero展现出了强大的推理能力，并且能够自主发展出出人意料且强大的推理行为，但它仍面临一些问题。例如，DeepSeek-R1-Zero在可读性差以及语言混杂等方面存在困难。为了使推理过程更具可读性，并能与开源社区共享，我们探索了DeepSeek-R1方法，该方法利用带有对人类友好的冷启动数据的强化学习。;DeepSeek的应用场景;;与同行技术的比较;各大模型按总分降序排列;DeepSeek-R1性能评分;如何高效用好DeepSeek?（一）

Step1:前提需要先了解清楚大语言指令模型、推理模型工作原理与局限

指令模型：openai的gpt4o、字节豆包，用于遵循指令生成任务；需要较完善的提示词，才能激发模型的表现

推理模型：deepseekr1、gpt-o1专注于逻辑推理问题解决，自主处理多步骤、因果推断或者解决复杂决策的清晰明确表达你的需求即可

Step2:在和DS交流时，当它当成是你极其聪明超过10年工作经验的助理，需要交待清楚你的诉求是什么

我的角色/背景：（例如：我是蜜雪冰城的产品运营）

我的问题场景：（例如：希望通过12个月的周期提升客单价）;明确问题背景

提供具体信息

结构化描述问题;?无效示例：告诉我一些有趣的事情。

;最后，特别兴奋国产DeepSeek大幅降低训练成本且性能出色让AI进一步融入日常生活，服务大众

一起学习，一起交流，跟随技术奔跑，共勉！

技术发展进步很快，未来ds不一定是最完美那个，但一定会在AI历史长河中留下浓墨重彩的一笔