本文大綱
引言：開啟AI新紀元的DeepSeek-V2
近年來，隨著人工智能技術的飛速發展，大型語言模型（Large Language Models，LLMs）已成為推動這一領域創新的主要力量。尤其值得關注的是混合專家（Mixture of Experts，MoE）模型，它們通過結合眾多專家模型的智慧，為處理複雜的語言任務提供了更有效的途徑。在這一背景下，DeepSeek AI 公司最近開源的 DeepSeek-V2 模型，標誌著大型語言模型開發進入了一個新的時代。
DeepSeek-V2 參數量達 236B，其中每個 token 激活 21B 參數，支持 128K token 的上下文長度。
與 DeepSeek 67B （該模型去年上線）相比，DeepSeek-V2 實現了更強的性能，同時節省了 42.5% 的訓練成本，減少了 93.3% 的 KV 緩存，並將最大生成吞吐量提升 5.76 倍。
DeepSeek-V2 的推出，不僅體現了在降低訓練成本和提高推理效率上的顯著優勢，更開啟了 AI 新紀元的大門。這個基於 MoE 架構的模型，利用其獨特的 Transformer 架構和低秩键值联合压缩技術，突破了傳統大型語言模型面臨的瓶頸，即在保持強大性能的同時如何大幅減少訓練成本。
進一步來看，DeepSeek-V2 的成功開源，是基於一系列創新技術的集成和應用。首先，其採用的 MLA 技術，有效消除了推理時键值缓存的瓶頸，這意味著模型在處理大量數據時可以更加快速和高效。此外，混合專家架構 DeepSeekMoE 的引入，使得模型在經濟成本上的訓練變得可能，同時也保證了模型的強大性能。
從應用層面來看，DeepSeek-V2 在多個英文和中文基準測試中展示了其卓越的性能。不僅在 AlignBench 基準上超越了 GPT-4，還在 LiveCodeBench 和 MT-Bench 中展現出了強大的實時編碼和中文推理能力。這一成果不僅證明了 DeepSeek-V2 是當前最強大的開源 MoE 語言模型之一，也顯示了其在實時編碼、數學、代碼和推理等多個領域廣泛的應用潛力。
此外，DeepSeek-V2 的開源對於大型語言模型的研究和開發具有重要意義。它不僅為研究人員提供了一個高效且經濟的訓練和推理解決方案，更為探索通用人工智能（AGI）奠定了堅實的基礎。隨著技術的不斷進步和優化，DeepSeek-V2 有望在未來的 AI 應用中發揮更大的作用，推動人工智能技術的發展和應用邁向新的里程碑。
技術創新：DeepSeek-V2 的核心優勢
在探索 DeepSeek-V2 的核心優勢時，我們必須深入了解其在大型語言模型開發中所採用的創新技術。這些技術不僅使得 DeepSeek-V2 成為一款效能卓越的模型，更標誌著其在效率和經濟性上的重大進步。本節將詳細闡述 DeepSeek-V2 的技術創新及其對未來 AI 領域的意義。
DeepSeek-V2 基於 Transformer 架構，其中每個 Transformer 塊由一個 Attention Block 和一個 FFN 組成。
– MLA，利用低秩鍵值聯合壓縮來消除推理時鍵值緩存的瓶頸，從而支持高效推理。
– FFN，採用高性能 MoE 架構 —— DeepSeekMoE，以經濟的成本訓練強大的模型。
DeepSeek-V2 的架構如下圖所示：
首先在完整的預訓練語料庫上預訓練 DeepSeek-V2，然後再收集 150 萬個對話，涵蓋數學、代碼、寫作、推理、安全等各個領域，為 DeepSeek-V2 Chat 執行 SFT。最後遵循 DeepSeekMath 採用群組相對策略優化 (GRPO) 使模型貼近人類偏好。
DeepSeek-V2 基於高效且輕量級的框架 HAI-LLM 進行訓練，採用 16-way zero-bubble pipeline 並行、8-way 專家並行和 ZeRO-1 數據並行。鑒於 DeepSeek-V2 的激活參數相對較少，並且重新計算部分算子以節省激活內存，無需張量並行即可訓練，因此 DeepSeek-V2 減少了通訊成本。
MLA 低秩鍵值聯合壓縮
突破键值缓存的瓶頸
傳統的大型語言模型在處理大量數據時，常常遇到鍵值缓存的瓶頸，影響了模型的推理效率。DeepSeek-V2 透過採用 MLA 技術，有效地解決了這一問題。MLA 技術透過低秩鍵值聯合壓縮，不僅減少了數據處理時的記憶體需求，同時也提高了推理過程的速度，這對於需要快速處理大量數據的應用場景來說，是一項顯著的進步。
改善推理效率的關鍵
MLA 技術的應用，讓 DeepSeek-V2 在保證模型性能的同時，大幅提升了推理效率。這意味著模型能夠在更短的時間內處理更多的數據，對於需要即時反應的應用（如語言翻譯，即時代碼生成等）具有重要的實際意義。
高性能 MoE 架構 DeepSeekMoE
經濟成本下的強大性能
DeepSeek-V2 採用的 DeepSeekMoE 架構，是其能夠在經濟成本下保持強大性能的關鍵。通過靈活調度大量專家模型，DeepSeekMoE 能夠根據不同的任務需求動態分配計算資源，從而實現更高的計算效率和更低的訓練成本。這種架構的靈活性和經濟性，為大規模語言模型的訓練和應用提供了新的可能。
低成本訓練的實現
與傳統的大型語言模型相比，DeepSeek-V2 透過 DeepSeekMoE 架構大幅降低了訓練成本。這一點對於有限預算的研究團隊和初創公司來說，無疑增加了進入門檻，使得更多的創新者能夠參與到大型語言模型的研究和開發中來。
HAI-LLM 框架的高效訓練
減少通信開銷
針對大型模型訓練過程中的通信開銷問題，DeepSeek-V2 採用了 HAI-LLM 框架。透過優化計算和通信的排程，HAI-LLM 框架能夠有效減少在分布式訓練過程中的通信開銷，這對於提高訓練效率、縮短模型開發周期有著直接的幫助。
提升訓練效率
HAI-LLM 框架的另一大優勢是提升了模型的訓練效率。通過精細的資源管理和任務調度，能夠確保計算資源被充分利用，從而在更短的時間內完成模型的訓練。對於追求快速迭代和創新的 AI 領域來說，這種訓練效率的提升具有重要的戰略意義。
性能展示：DeepSeek-V2 的應用成效
在技術創新的浪潮中，DeepSeek-V2 以其獨特的混合專家（MoE）架構和創新的 Transformer 技術，於 2024 年引領了大型語言模型的新篇章。隨著 AI 領域的不斷進步，對於能夠有效解決實際問題的技術需求日益增長，DeepSeek-V2 的推出不僅滿足了這一需求，更在性能、經濟性和應用範圍上設立了新的標準。
強大性能與廣泛應用
DeepSeek-V2 在多項英文和中文基準測試中展現出了卓越的性能。在 AlignBench 基準上，這款模型不僅超越了當時的領先模型 GPT-4，更在實時編碼、數學、代碼和推理等多個領域展示了其廣泛的應用潛力。這些成績反映了 DeepSeek-V2 在處理複雜語言任務方面的強大能力，無論是在自然語言處理、機器學習還是其他 AI 應用場景中，DeepSeek-V2 都能提供高效且精確的解決方案。
LiveCodeBench 和 MT-Bench 測試成效
在 LiveCodeBench 和 MT-Bench 的測試中，DeepSeek-V2 展現了其在實時編碼和中文推理方面的驚人性能。這不但證明了模型在處理編程語言和理解自然語言方面的能力，也顯示了其在 AI 領域的廣泛適用性。這些測試結果對於開發者和研究人員來說，提供了一個強有力的證據，證明了採用 DeepSeek-V2 進行語言模型開發和研究的潛力。
DeepSeek-V2 在 LiveCodeBench 上的表現：
DeepSeek-V2 在 MT-Bench上的表現：
在大海撈針（NEEDLE IN A HAYSTACK）任務中，DeepSeek-V2 在上下文窗口達 128K 時表現良好。
DeepSeek-V2 與不同模型在中文推理、中文語言上的表現：
DeepSeek-V2 在多個 Benchmark 上的表現：
經濟性與訓練成本
除了性能上的突出表現，DeepSeek-V2 在降低訓練成本方面也取得了顯著進展。與前一代模型相比，DeepSeek-V2 在保持高性能的同時，訓練成本降低了 42.5%，顯著降低了進入門檻，使得更多的研究者和開發者能夠參與到大型語言模型的開發中來。
在價格方面，DeepSeek-V2 API 的定價如下：每百萬 token 輸入 0.14 美元（約 4.2 元新台幣）、輸出 0.28 美元（約 8.4 元新台幣，32K 上下文）。
未來展望：DeepSeek-V2 在 AI 領域的影響
DeepSeek-V2 的成功不僅在於其技術上的創新和性能上的提升，更在於其對 AI 領域發展的貢獻。通過開源這款強大的混合專家語言模型，DeepSeek AI 公司為 AI 研究和開發社群提供了一個高效且經濟的訓練和推理解決方案，這對於推動大型語言模型和人工智慧技術的發展具有重要意義。
隨著 DeepSeek-V2 在性能、經濟性和應用範圍上的突破，我們有理由相信，這款模型將為未來 AI 領域的發展開辟新的道路。無論是在研究、開發還是商業應用中，DeepSeek-V2 都將發揮其獨特的價值，推動大型語言模型技術的創新和進步。
DeepSeek-V2 的推出，不僅體現了在降低訓練成本和提高推理效率上的顯著優勢，更開啟了 AI 新紀元的大門。這個基於 MoE 架構的模型，利用其獨特的 Transformer 架構和低秩键值联合压缩技術，突破了傳統大型語言模型面臨的瓶頸，即在保持強大性能的同時如何大幅減少訓練成本。
引領技術創新
DeepSeek-V2 採用了一系列創新技術，包括 MLA 低秩键值联合壓縮和高性能的 MoE 架構 DeepSeekMoE。這些技術的應用不僅解決了傳統大型語言模型面臨的推理時键值缓存瓶頸問題，也使得模型在保持強大性能的同時，大幅降低了訓練成本。
此外，DeepSeek-V2 通過 HAI-LLM 框架的高效訓練，顯著減少了通信開銷，提高了訓練效率。這些技術創新不僅提升了模型的性能，更為 AI 領域的未來發展奠定了堅實的基礎。
突破性的應用成效
在多個英文和中文基準測試中，DeepSeek-V2 展現出了卓越的性能，不僅在 AlignBench 基準上超越了 GPT-4，在 LiveCodeBench 和 MT-Bench 中也展現了強大的實時編碼和中文推理能力。這些成就證明了 DeepSeek-V2 不僅是當前最強大的開源 MoE 語言模型之一，也顯示了其在多個領域廣泛的應用前景。
開創 AI 領域的新機遇
DeepSeek-V2 的開源，為全球的 AI 開發者和研究社區提供了一個高效且經濟的解決方案。這不僅促進了大型語言模型和人工智能技術的進一步發展，也為探索通用人工智能（AGI）提供了新的可能。隨著技術的不斷進步和優化，我們有理由相信，DeepSeek-V2 將在未來的 AI 應用中發揮更大的作用，推動技術創新和應用邁向新的里程碑。
隨著 DeepSeek-V2 在性能、經濟性和應用範圍上的突破，我們期待看到更多創新者和開發者加入這場 AI 革新的行列，共同探索和推進人工智能技術的未來。歡迎對大型語言模型有興趣的朋友們深入了解 DeepSeek-V2，並參與到這一開源項目中來，共同見證 AI 技術的發展壯麗。