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开云体育官方DeepSeek最重要的三篇论文解读
2025-06-01
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中国人工智能初创企业DeepSeek（深度求索）正在以惊人的速度改写全球科技竞争格局。其最新推出的推理模型R1不仅性能卓越，与国际领先的OpenAI o1模型平分秋色，更以不到600万美元的训练成本震惊行业，这一数字仅为Meta大模型训练成本的十分之一。这一技术突破不仅在产业界掀起波澜，甚至引发了政治层面的关注。2025年初，美国总统特朗普在一场集会上直言不讳地表示，DeepSeek的崛起为美国产业界敲响了警钟，成为美国科技优势地位面临挑战的最新注脚。
DeepSeek的成功并非偶然。过去一年中，该公司连续发布了多篇具有划时代意义的学术论文，奠定了其技术领先地位。硅谷科技评论（SVTR）结合内部访谈和专家反馈，认为在DeepSeek的众多论文中，以下几篇被认为是最重要的，主要因为它们在技术创新和实际应用中有着重大突破：
DeepSeek-R1：通过强化学习提升大型语言模型的推理能力。2025年1月发布，提出了一种使用强化学习而非监督学习的方法，显著提升了语言模型在数学和逻辑推理任务中的表现，开辟了新的研究方向。
DeepSeek-V3：高效的混合专家模型。2024年12月发布，设计了一种高效的混合专家模型，通过激活少量参数实现性能和计算成本的平衡，是大规模模型优化的重要突破。
DeepSeek-LLM：以长期主义扩展开源语言模型。2024年1月发布，从长期主义视角提出开源语言模型发展策略，推动技术民主化。提出了社区驱动的开源治理框架和多任务优化方法。
DeepSeek-R1：通过强化学习提升大型语言模型的推理能力。2025年1月发布，提出了一种使用强化学习而非监督学习的方法，显著提升了语言模型在数学和逻辑推理任务中的表现，开辟了新的研究方向。
DeepSeek-V3：高效的混合专家模型。2024年12月发布，设计了一种高效的混合专家模型，通过激活少量参数实现性能和计算成本的平衡，是大规模模型优化的重要突破。
DeepSeek-LLM：以长期主义扩展开源语言模型。2024年1月发布，从长期主义视角提出开源语言模型发展策略，推动技术民主化。提出了社区驱动的开源治理框架和多任务优化方法。
文末阅读原文或者联系凯瑞（pkcapital2023），获取三篇论文原文。
《DeepSeek-R1： Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning》是一篇开创性的论文，专注于通过纯强化学习方法（而非传统的监督学习）来提升大型语言模型的推理能力。研究展示了模型在训练过程中通过强化学习表现出的“顿悟”现象，并显著提升了模型在数学和逻辑推理任务中的性能。以下是论文的详细解读：
近年来，大型语言模型（LLM）的推理能力成为人工智能研究的重要方向。然而，当前的许多方法依赖监督微调（SFT），这需要大量标注数据。论文提出了 DeepSeek-R1-Zero 和 DeepSeek-R1 两种新型模型，通过大规模强化学习（RL）方法提升推理能力，旨在减少对监督数据的依赖，探索纯强化学习对推理能力的优化潜力。
强化学习算法： 使用 Group Relative Policy Optimization （GRPO），通过群体奖励优化策略模型。奖励设计包括准确性奖励（评估答案正确性）和格式奖励（引导模型按照指定格式输出推理过程）。
自我演化与“灵光一现”现象： 模型通过 RL 自动学习复杂的推理行为，如自我验证和反思。随着训练过程的深入，模型逐步提升了复杂任务的解答能力，并在推理任务上显现突破性的性能提升。
强化学习算法： 使用 Group Relative Policy Optimization （GRPO），通过群体奖励优化策略模型。奖励设计包括准确性奖励（评估答案正确性）和格式奖励（引导模型按照指定格式输出推理过程）。
自我演化与“灵光一现”现象： 模型通过 RL 自动学习复杂的推理行为，如自我验证和反思。随着训练过程的深入，模型逐步提升了复杂任务的解答能力，并在推理任务上显现突破性的性能提升。
冷启动数据的引入： 从零开始的 RL 容易导致初期性能不稳定，为此设计了包含高质量推理链的冷启动数据集。该数据提高了模型的可读性和训练初期的稳定性。
推理导向的强化学习： 通过多轮 RL，进一步优化模型在数学、编程等推理密集型任务中的表现。
监督微调与拒绝采样： 使用 RL 检查点生成额外的推理和非推理任务数据，进一步微调模型。
全场景强化学习： 在最终阶段结合多种奖励信号，提升模型的有用性和安全性。
冷启动数据的引入： 从零开始的 RL 容易导致初期性能不稳定，为此设计了包含高质量推理链的冷启动数据集。该数据提高了模型的可读性和训练初期的稳定性。
推理导向的强化学习： 通过多轮 RL，进一步优化模型在数学、编程等推理密集型任务中的表现。
监督微调与拒绝采样： 使用 RL 检查点生成额外的推理和非推理任务数据，进一步微调模型。
全场景强化学习： 在最终阶段结合多种奖励信号，提升模型的有用性和安全性。
将 DeepSeek-R1 的推理能力通过蒸馏技术传递至 Qwen 和 Llama 系列小型模型。蒸馏后的模型在多个基准任务中超越了部分开源大模型。
《DeepSeek-V3： A Strong Mixture-of-Experts Language Model》 是一项关于混合专家（MoE）模型的研究，旨在通过激活少量专家网络实现高效计算，平衡模型性能和算力成本。该模型在多个复杂任务中表现出卓越的能力，同时显著降低了运行成本，为大模型的实际应用提供了新的思路。以下是论文 的解读：
随着大语言模型（LLM）的发展，DeepSeek-AI 团队提出了 DeepSeek-V3，一个拥有 6710 亿参数的混合专家（MoE）模型，每个 token 激活 370 亿参数。DeepSeek-V3 通过高效推理和经济成本的训练方法，旨在推动开源模型能力的极限，同时在性能上与闭源模型（如 GPT-4o 和 Claude-3.5）竞争。
使用低秩联合压缩方法减少注意力计算的缓存需求，同时保持多头注意力的性能。
使用低秩联合压缩方法减少注意力计算的缓存需求，同时保持多头注意力的性能。
引入“无辅助损失”的负载平衡新方法，通过动态调整路由偏差值，确保训练过程中的负载均衡。
引入“无辅助损失”的负载平衡新方法，通过动态调整路由偏差值，确保训练过程中的负载均衡。
设计了 DualPipe 算法，通过前向和反向计算的重叠，显著减少通信开销。
支持 FP8 混合精度训练，结合细粒度量化策略，显著降低内存使用和通信开销。
设计了 DualPipe 算法，通过前向和反向计算的重叠，显著减少通信开销。
支持 FP8 混合精度训练，结合细粒度量化策略，显著降低内存使用和通信开销。
支持最大上下文长度从 32K 扩展至 128K，使模型更适用于长文档处理。
在 NVIDIA H800 GPU 集群上部署，结合高效的专家路由和负载均衡策略，实现低延迟的实时服务。
在 NVIDIA H800 GPU 集群上部署，结合高效的专家路由和负载均衡策略，实现低延迟的实时服务。
在编程任务（如 LiveCodeBench）中排名第一，展示了卓越的代码生成能力。
在编程任务（如 LiveCodeBench）中排名第一，展示了卓越的代码生成能力。
在开放式生成任务中，DeepSeek-V3 的胜率显著高于其他开源模型，并接近闭源模型的水平。
DeepSeek-V3 是目前最强的开源基础模型之一，特别是在代码、数学和长上下文任务上表现突出。未来计划包括：
2024年1月，DeepSeek大语言模型团队在《以长期主义扩展开源语言模型》 （LLM Scaling Open-Source Language Models with Longtermism）论文中提出从长期主义角度推动开源语言模型的发展，重点研究了大语言模型的规模效应。他们基于研究成果开发了DeepSeek Chat，并在此基础上不断升级迭代。以下是这篇论文解读：
近年来，大型语言模型（LLM）通过自监督预训练和指令微调，逐步成为实现通用人工智能（AGI）的核心工具。然而，LLM 的规模化训练存在挑战，尤其是在计算资源和数据分配策略上的权衡问题。DeepSeek LLM 的研究旨在通过深入分析模型规模化规律，推动开源大模型的长期发展。该项目探索了模型规模和数据分配的最优策略，并开发了性能超越 LLaMA-2 70B 的开源模型，尤其在代码、数学和推理领域表现卓越。
微观设计：借鉴 LLaMA 的架构，采用 RMSNorm 和 SwiGLU 激活函数，以及旋转位置编码。
微观设计：借鉴 LLaMA 的架构，采用 RMSNorm 和 SwiGLU 激活函数，以及旋转位置编码。
使用 AdamW 优化器，并对学习率、批次大小等关键超参数进行了规模化规律研究。
使用 AdamW 优化器，并对学习率、批次大小等关键超参数进行了规模化规律研究。
开发了高效轻量化的训练框架 HAI-LLM，集成了数据并行、张量并行等技术，显著提升硬件利用率。
通过实验发现，随着计算预算增加，最佳批次大小随之增大，而学习率则逐渐降低。
通过实验发现，随着计算预算增加，最佳批次大小随之增大，而学习率则逐渐降低。
引入了非嵌入 FLOPs/token（MMM）作为模型规模的度量方式，替代传统的参数数量表示，显著提高了计算预算分配的精确性。
引入了非嵌入 FLOPs/token（MMM）作为模型规模的度量方式，替代传统的参数数量表示，显著提高了计算预算分配的精确性。
使用多语言提示生成偏好数据，通过优化模型对开放式问题的生成能力显著增强。
中文任务：在 C-Eval、CMath 等基准上，DeepSeek 表现出色，尤其在中文成语填空（CHID）等文化任务中远超 LLaMA-2。
中文任务：在 C-Eval、CMath 等基准上，DeepSeek 表现出色，尤其在中文成语填空（CHID）等文化任务中远超 LLaMA-2。
英文测试中，DeepSeek 67B Chat 在多轮对话生成能力上超越大多数开源模型。
英文测试中，DeepSeek 67B Chat 在多轮对话生成能力上超越大多数开源模型。
专业团队设计了覆盖多种安全问题的测试集，DeepSeek 在歧视偏见、合法权益和违法行为等多方面均展现出高安全性。
论文总结了 DeepSeek LLM 在开源大模型规模化领域的突破，包括：
在多个领域的任务中实现性能领先，尤其在数学、代码和中文任务上表现出色。 未来将继续优化高质量数据的利用，并探索更广泛的安全性和对齐技术。
在多个领域的任务中实现性能领先，尤其在数学、代码和中文任务上表现出色。 未来将继续优化高质量数据的利用，并探索更广泛的安全性和对齐技术。返回搜狐，查看更多
