国产大模型DeepSeek的一些想法

🔥国产大模型DeepSeek的一些想法

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deepseek的本质就是加入了cot思维链的提示词，以及联网搜索对吗？ 至于模型底座和蒸馏都是用的qwen和llama对吗？

根据现有资料，DeepSeek的核心技术并非单纯依赖"加入CoT思维链提示词+联网搜索"，而是通过**知识蒸馏技术**将大模型（如DeepSeek-R1）的推理能力迁移至基于Qwen和Llama的开源模型上，并辅以架构优化和强化学习（RL）等方法提升性能。具体分析如下：

关于模型底座与蒸馏

1. 核心技术底座
   DeepSeek的核心技术底座选择的是通义千问（Qwen）模型，而非Llama。这一点在多个证据中明确提及：

   • 指出，DeepSeek官方将通义千问作为核心技术底座，并通过蒸馏技术将其能力迁移至开源模型。
   • 显示，DeepSeek开源的蒸馏模型中4个基于Qwen系列，仅2个基于Llama。
   • 强调，Qwen的架构简洁且权重管理高效，更适合作为基座模型进行蒸馏。

2. 蒸馏技术的具体实现

   • 基座模型选择：蒸馏过程使用的基座模型包括Qwen2.5-Math-1.5B/7B/14B/32B和Llama-3.1-8B/Llama-3.3-70B-Instruct。其中，Qwen占据主导地位，尤其在数学、代码等复杂任务上表现更优。
   • 蒸馏方法：采用两阶段蒸馏法，教师模型为DeepSeek-R1，学生模型通过注意力对齐损失和输出分布匹配，将R1的”思维过程”迁移至更小参数的基座模型。例如，Qwen-32B蒸馏版在AIME数学题中的准确率达72.6%，接近原模型71.0%的水平。
   • 性能提升：蒸馏后的模型性能显著超越原基座模型。例如，Qwen-14B蒸馏版性能等于甚至优于OpenAI o1-mini，Qwen-32B蒸馏版在多项基准测试中接近或超过o1-mini。

关于CoT思维链与联网搜索

1. CoT思维链的作用
   CoT（Chain-of-Thought）思维链是DeepSeek-R1训练过程中的一部分，但并非其核心本质。证据显示：

   • DeepSeek-R1通过强化学习（RL）驱动的思维链生成提升推理能力，但并非简单添加提示词。
   • 评估时使用了类似CoT的提示格式（如Zero-Eval框架），但主要目的是标准化测试而非本质特性。

2. 联网搜索的缺失
   现有资料未提及DeepSeek依赖联网搜索技术。其核心创新在于模型架构优化（如MLA注意力机制）和蒸馏技术，而非外部数据增强。

总结

• DeepSeek的本质：通过知识蒸馏技术将大模型（如DeepSeek-R1）的推理能力迁移至基于Qwen和Llama的开源模型，并结合架构优化（如MLA、MoE）和强化学习提升性能。
• 模型底座与蒸馏：核心技术底座以Qwen为主，蒸馏模型涵盖Qwen系列和少量Llama系列，参数规模从1.5B至70B不等。
• CoT与联网搜索：CoT是训练中的一部分，但非本质；联网搜索未被明确提及。

因此，用户的问题部分正确：模型底座和蒸馏确实基于Qwen和Llama，但DeepSeek的本质是知识蒸馏+架构创新，而非仅依赖CoT提示词或联网搜索。

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DeepSeek怎么来的

一、DeepSeek R1 的底座模型是DeepSeek V3

这是一个基于Transformer架构的混合专家（MoE）模型，总参数量达6710亿（671B）。具体解析如下：

1. 架构与参数特性
   DeepSeek V3采用混合专家（MoE）架构，每个输入token仅激活37B参数（占总参数量的5.5%），通过负载均衡策略提升训练效率。这种设计既保持了模型规模优势，又降低了计算成本，使其在数学和代码任务上表现突出。

2. 训练与性能
   模型在14.8万亿高质量token上完成预训练，训练成本仅558万美元（约2.664M H800 GPU小时），显著低于同类模型。在多项基准测试中，DeepSeek V3性能对标GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet等顶尖闭源模型，并成为首个开源SOTA模型。

3. 部署与开源
   DeepSeek V3提供标准化量化版本（如4-bit、1.73-bit），支持本地部署。例如，动态量化的1.73-bit版本仅需约158GB存储空间，可在NVIDIA A100/H100或AMD显卡上运行，实现每秒60个token的生成速度。此外，模型完全开源并支持商业用途，采用宽松许可证。

4. 衍生模型关系
   DeepSeek R1是基于V3架构的优化版本，通过强化学习进一步提升推理能力，但R1本身并非底座模型。例如，R1-Zero版本通过大规模强化学习实现自我验证和长链推理，但其底层仍基于V3的MoE结构。

DeepSeek R1 的基底模型是DeepSeek V3，其混合专家架构与高效训练策略为后续优化提供了核心基础

二、DeepSeek V3 的底座模型是基于 Transformer架构的混合专家模型（Mixture-of-Experts, MoE）

具体特点如下：

1. 架构基础
   采用改进的Transformer架构，结合了专家混合（MoE）机制，总参数规模为6710亿（671B），但每个token仅激活37B参数。这种设计在保证模型容量的同时显著提升了推理效率。

2. 关键技术改进

   • 无辅助损失负载均衡策略：通过动态调整路由决策实现负载均衡，避免传统MoE模型中因辅助损失导致的性能下降。
   • 多令牌预测（Multi-Token Prediction, MTP） ：通过顺序预测多个token增强训练信号，提升数据利用率和推理速度。
   • FP8混合精度训练：采用FP8低精度格式优化训练过程，降低显存占用和通信开销。

3. 训练与性能
   在14.8万亿token的高质量语料上进行预训练，仅消耗2.788百万GPU小时（约558万美元成本），远低于同类模型（如Llama 3 405B需3080万GPU小时）。其在MMLU、GPQA等基准测试中超越其他开源模型，并与GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet等闭源模型性能相当。

4. 工程优化
   结合DualPipe并行框架和NVLink/NVSwitch硬件加速，支持在8,000块NVIDIA A100 GPU集群上高效训练，推理时首token延迟（TTFT）低至2.91秒（在Apple Silicon平台）。

综上，DeepSeek V3的底座模型是基于Transformer-MoE架构的大规模稀疏模型，通过架构创新与工程优化实现了高效训练和推理性能

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