A Review of DeepSeek Models' Key Innovative Techniques

DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1 是领先的开源大型语言模型（LLMs），适用于通用任务和推理，其性能可与 OpenAI 和 Anthropic 等公司开发的最先进闭源模型相媲美，但训练成本仅为这些模型的一小部分。理解推动 DeepSeek 成功的关键创新技术对于推进 LLM 研究至关重要。在本文中，我们回顾了使这些模型表现出色且高效的核心技术，包括对变压器架构的改进、诸如多头潜在注意力（Multi-Head Latent Attention）和专家混合（Mixture of Experts）等创新技术、多标记预测（Multi-Token Prediction）、算法、框架和硬件的协同设计、群体相对策略优化（Group Relative Policy Optimization）算法、纯强化学习的后训练以及监督微调与强化学习交替进行的迭代训练方法。此外，我们还指出了几个开放性问题，并强调了在这个快速发展的领域中的潜在研究机会。

论文试图解决如何以较低的训练成本开发出性能可与闭源模型（如OpenAI和Anthropic的模型）媲美的开源大语言模型的问题。这是一个重要且具有挑战性的问题，因为降低训练成本可以显著推动LLM的普及和发展。

论文的关键思路在于通过多种技术创新来优化LLM的效率和性能，包括对Transformer架构的改进、引入Multi-Head Latent Attention和Mixture of Experts等方法、采用Multi-Token Prediction技术、以及通过Group Relative Policy Optimization算法进行强化学习训练。这些方法共同提升了模型的效果，同时降低了计算资源需求，相比现有研究更具经济性和实用性。

论文设计了详尽的实验，验证了每种创新技术的有效性，并展示了DeepSeek-V3和DeepSeek-R1在多个基准测试中的表现。此外，该研究还开放了模型权重和相关代码，为社区提供了宝贵的资源。未来值得深入研究的方向包括进一步优化硬件与算法的协同设计，以及探索更多高效的训练策略。

最近的相关研究包括Google的PaLM系列、Meta的Llama系列以及阿里巴巴的通义千问。例如，《Scaling Laws for Neural Language Models》探讨了模型规模与性能的关系；《Mixture of Experts as the Default Architecture for Large Language Models》讨论了MoE架构的应用潜力；而《Reinforcement Learning from Human Feedback》则聚焦于通过人类反馈提升模型能力的技术。