DeepSeek大模型，作为一款高性能、低成本的开源大语言模型，引起了业界的广泛关注。本文将深入剖析DeepSeek大模型在成本控制方面的技术原理，揭示其背后的秘密。
技术创新
学习策略创新
DeepSeek在训练阶段采用了强化学习（GRPO算法）来代替传统的监督微调（R1-Zero），这种创新的学习策略提升了模型的推理能力，并增加了后训练的可扩展性，从而降低了数据标注的成本。
模型结构创新
DeepSeek基于Transformer结构，并采用了混合专家结构（MOE）来改进前向计算网络，这种结构优化显著提高了计算效率。
工程实现创新
DeepSeek在训练过程中运用了FP8混合精度训练技术，提升了训练速度。同时，通过4D并行策略和通信计算重叠技术进行分布式训练优化，通过预填充与解码阶段分离等策略实现推理部署分离。
成本控制
显存优化
DeepSeek通过Multi-Head latent Attention（MLA）和DeepSeek MOE架构，节省了大量显存，实现了底层算力的高效利用。
计算与通信重叠
DeepSeek采用了对偶流水线机制，通过极致的流水线调度，将GPU用于数学运算和通信相关的算力进行并行隐藏，从而降低了延迟。
大规模跨节点专家并行
DeepSeek使用大规模跨节点专家并行（Expert Parallelism / EP）的方法，通过一系列技术策略，优化了大模型推理系统，实现了更大的吞吐和更低的延迟。
应用案例
DeepSeek的R1模型在数学竞赛题（MATH-500）准确率达97.3%，代码生成性能与OpenAI o1相当，成本仅为1/5。在中文语境理解方面，DeepSeek的表现超越了GPT-4，尤其在春节习俗、古诗词生成等场景中表现出色。
总结
DeepSeek大模型通过一系列技术创新和工程实现，实现了低成本、高性能的目标。其背后的技术原理为我们揭示了如何通过创新的方法来降低大模型的训练成本，为AI领域的发展提供了新的思路。