在人工智能的浪潮中，大语言模型的发展日新月异。DeepSeek作为其中的佼佼者，凭借其独特的训练算法和高效的学习能力，吸引了众多目光。今天，就让我们深入探究DeepSeek训练算法的独特之处，以及它是如何保证模型实现高效学习的。
一、独特的架构基础
DeepSeek以Transformer架构为基石 ，但并非简单沿用，而是进行了深度创新。Transformer架构的核心是注意力机制，这让模型在处理序列数据时，能关注到不同位置的信息，从而更好地捕捉语义依赖。DeepSeek在此基础上，对注意力机制进行优化，比如采用多头部注意力机制，使模型可以从不同角度捕捉数据特征，就像拥有多个不同视角的观察者，共同对数据进行分析，极大提升了模型对复杂语言结构和语义的理解能力。
二、混合专家（MoE）模型
DeepSeek引入混合专家模型，这是其训练算法的一大亮点。在MoE模型中，一个Transformer层包含多个专家模块 ，就像一个由各领域专家组成的智囊团。在处理任务时，模型会根据输入数据的特点，动态分配任务给最合适的专家，激活部分参数进行计算。例如在DeepSeek-V3中，每个Transformer层有256个专家和1个共享专家，总共6710亿参数，但每次token仅激活8个专家（370亿参数）。这种方式不仅有效减少了计算量，降低训练成本，还提升了模型的灵活性和泛化能力，让模型在面对不同类型的语言任务时，都能找到最佳的处理方式 。
三、低精度训练技术之FP8的创新应用
DeepSeek在训练中创新性地使用了FP8（8位浮点）技术，这在大规模语言模型训练中具有开创性。
细粒度量化策略：为解决FP8动态范围有限导致的溢出和下溢问题，DeepSeek将激活值按1x128 tile分组并缩放（每个token对应128个通道），权重按128x128 block分组并缩放 。相比传统的张量级量化，这种细粒度处理方式能更好地应对异常值，提高量化精度。
提升累加精度：在通用矩阵乘法（GEMM）中，DeepSeek将部分结果定期提升到FP32寄存器进行累加，有效减少了因低比特宽度累加在张量核心中产生的误差，保证了计算的准确性。
统一的E4M3格式：摒弃以往前向传播用E4M3、反向传播用E5M2的混合格式，DeepSeek统一采用E4M3格式。通过细粒度量化，实现元素间指数位共享，简化训练框架，提升训练效果。
在线量化：训练时，DeepSeek动态计算每个1x128激活tile或128x128权重block的缩放因子，无需依赖历史最大值的延迟量化方法，简化了框架，还提高了模型精度 。
四、优化的训练流程
海量优质数据：DeepSeek在训练前，会收集海量、多样且高质量的语料数据，涵盖多种领域和语言，像新闻资讯、学术论文、文学作品等，为模型学习丰富的语言表达和知识体系提供了充足的养分。
预训练与微调结合：先在大规模通用语料上进行预训练，让模型学习到通用的语言知识和语义理解能力。然后，针对特定任务或领域，使用相关数据进行微调，使模型在保持通用性的同时，提升在特定场景下的表现。例如在代码生成任务中，使用大量代码数据对模型进行微调，让它能更好地理解和生成代码。
强化学习与人类反馈：利用强化学习从人类反馈（RLHF）机制，根据人类对模型输出的评估和反馈，进一步优化模型。比如，模型生成文本后，人类评估其准确性、相关性和逻辑性，反馈给模型，模型通过强化学习调整参数，使生成结果更符合人类期望 。
五、高效的训练并行策略
为了充分利用计算资源，加快训练速度，DeepSeek采用了多种并行训练策略 。
数据并行：将训练数据分割成多个部分，分配到不同的计算节点上并行处理。每个节点计算自己部分数据的梯度，然后进行同步更新，减少了单节点的计算负担，提高训练效率。
流水线并行：把模型的不同层分配到不同节点，各节点像流水线一样依次处理数据，在时间上重叠计算，提高了计算资源的利用率，加快了整体训练速度。
张量切片模型并行：将模型中的张量按维度切片，分布到不同节点上进行计算，适用于处理大规模模型，避免单个节点内存不足的问题 。
DeepSeek的训练算法通过独特的架构设计、创新的技术应用、优化的训练流程和高效的并行策略，为模型的高效学习提供了坚实保障。这些技术的融合，不仅让DeepSeek在性能上表现出色，也为大语言模型的发展提供了新的思路和方向，相信在未来，DeepSeek还会不断进化，在人工智能领域创造更多可能 。
