DeepSeek-V2: A Strong, Economical, and Efficient Mixture-of-Experts Language Model

• 语言: 英语
• 格式: .pdf
• 来源: github.com/deepseek-ai

摘要

文档介绍了DeepSeek-V2，一种高效且经济的混合专家模型。该模型通过多头潜层注意力（MLA）显著提升了推理效率，并通过DeepSeekMoE架构降低了训练成本。实验表明，DeepSeek-V2在多个基准测试中表现优异，特别是在推理、编码和数学任务方面。论文还详细讨论了模型的架构设计、训练方法和对齐策略，并提供了与其他模型的性能对比数据。

AI总结

《DeepSeek-V2: A Strong, Economical, and Efficient Mixture-of-Experts Language Model》介绍了DeepSeek-V2，一种在性能、经济性和效率上均有显著优势的大型语言模型。以下是关键内容的总结：

### 1. 模型架构
- **多头潜在注意力（MLA）**：通过低秩键值压缩和解耦旋转位置嵌入提升推理效率，减少内存占用。
- **DeepSeekMoE架构**：采用设备受限路由、辅助损失平衡和分层策略，降低训练成本，优化分布式训练效率。

### 2. 预训练
- 数据规模：使用5.7T训练令牌，支持最长上下文扩展至32K。
- 基础模型：DeepSeek-V2-Lite（16B参数）在多个任务中表现优异，尤其在数学、代码和多语言理解方面超越较大模型。

### 3. 对齐与评估
- **监督微调与强化学习**：通过优化策略提升生成能力。
- **性能评估**：在AGIEval、数学、代码和中文基准测试中表现突出，尤其在代码生成任务中优于GPT-4-Turbo和Claude等模型。

### 4. 优势与结论
- **高效推理**：MLA显著减少缓存需求，推理效率提升。
- **经济训练**：DeepSeekMoE架构降低训练成本，适合大规模部署。
- **多任务能力**：在数学、代码生成和多语言理解中表现优异，展示强大的通用能力。

DeepSeek-V2在性能、效率和经济性上的突破，使其成为大规模应用的理想选择。