【北雍读书】DeepSeek V3 技术报告（英文）

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2412.19437v1论文发布时间：2024年12月27日论文解读DeepSeek-V3 是深度求索（DeepSeek）团队于2024年底推出的开源混合专家（MoE）大语言模型，凭借其创新的架构设计和高效的训练策略，在多项性能评测中达到与顶尖闭源模型（如GPT-4o、Claude-3.5-Sonnet）相当的水平，同时显著降低了训练成本。一、模型架构与核心创新1. 混合专家（MoE）架构优化* 参数规模：总参数6710亿（671B），每个token激活370亿（37B）参数，通过稀疏激活降低计算成本。* DeepSeek MoE设计： * 无辅助损失负载均：通过动态调整专家偏置项实现负载均衡，避免传统MoE中辅助损失对性能的干扰，同时引入序列级辅助损失缓解极端不平衡。 * 细粒度专家分工：包含256个路由专...去小宇宙查看完整单集简介在小宇宙查看该单集文稿