一文读懂 DeepSeek-V3 技术报告

‌2023年7月17日，DeepSeek正式成立，由幻方量化提供资金支持。梁文锋凭借其在金融和AI领域的深厚背景，带领团队开始探索生成式AI技术。同年11月2日，DeepSeek推出首款开源模型DeepSeek Coder，支持多种编程语言的代码生成、调试和数据分析任务，为AI领域的应用奠定了基础，直到 2024 年 12 月，DeepSeek-V3的发布引发了行业震动和社会广泛关注，在他们的最新技术报告《DeepSeek-V3技术报告》中，团队详细介绍了其最新成果——DeepSeek-V3模型。这个模型不仅在规模上达到了新的高度，而且在性能、训练效率以及多语言支持等方面实现了显著提升，今天我们将详细解读DeepSeek-V3技术报告，分析他们的技术特征。

DeepSeek-AI研究团队由一群来自不同领域的顶尖专家组成，这些专家在数学、编程、逻辑推理、自然语言处理和深度学习等多个领域有着丰富的经验。他们共同致力于推动先进大规模语言模型的发展。团队的多样性和跨学科合作精神在DeepSeek-V3的开发中起到了关键作用。主要贡献者包括Aixin Liu、Bei Feng、Bing Xue、Chong Ruan、Damai Dai、Dejian Yang、Dongjie Ji、Fangyun Lin、Guowei Li、Han Bao、Hui Li、Jingchang Chen、Kai Dong等。这些研究人员在模型架构优化、训练效率提升以及多项基准测试上，做出了卓越的贡献。

DeepSeek-V3作为一款先进的大规模语言模型，其总体架构设计和目标主要集中在以下几个方面：

多头潜在注意力（MLA）与DeepSeekMoE架构：DeepSeek-V3采用了多头潜在注意力（MLA）和DeepSeekMoE架构，这两种架构在之前的版本中已经得到了验证，能够在保证模型性能的同时实现高效训练和推理。MLA通过低秩联合压缩注意力键和值，显著降低了推理过程中的KV缓存，同时保持了与标准多头注意力（MHA）相当的性能。

无辅助损失的负载平衡策略：为了实现负载平衡并最大限度减少辅助损失带来的性能下降，DeepSeek-V3创新性地引入了无辅助损失的负载平衡策略。这一策略通过动态调整每个专家的偏差项，确保在训练过程中保持专家负载平衡，进而提升模型性能。

多token预测（MTP）目标：DeepSeek-V3在训练过程中采用多token预测（MTP）目标，不仅增加了训练信号的密度，提高了数据效率，还使模型能够更好地预测未来token。通过这种方式，模型在实际应用中能够实现更高效的解码速度。

计算基础设施和优化策略：DeepSeek-V3的训练依托于一个配备2048个NVIDIA H800 GPU的集群。为了提升训练效率，团队设计了DualPipe算法，减少了流水线气泡，并通过计算与通信重叠，解决了跨节点专家并行带来的通信开销问题。此外，团队还开发了高效的跨节点全对全通信内核，进一步优化了内存占用。

FP8训练框架：DeepSeek-V3引入了利用FP8数据格式的混合精度训练框架，通过细粒度量化策略和高精度累积过程，有效提升了低精度训练的准确性，显著减少了内存消耗和通信开销。

图1：DeepSeek-V3及其对应产品的基准性能

DeepSeek-V3不仅在模型架构、训练效率和推理性能方面实现了突破，还在多语言支持和长上下文处理等方面展现了卓越的能力。通过这种多方位的创新和优化，DeepSeek-V3为开源和闭源模型树立了新的标杆，并为未来人工智能研究的进一步发展奠定了坚实基础。

DeepSeek-V3的架构与特点

DeepSeek-V3的成功离不开其创新的架构设计与优化策略。在这一部分，我们将深入探讨其基本架构及其核心特点。

1.多头潜在注意力（MLA）

DeepSeek-V3采用了多头潜在注意力（MLA）架构，这是一种优化传统多头注意力机制的方法。与标准多头注意力（MHA）相比，MLA通过低秩联合压缩注意力键和值，显著降低了推理过程中的KV缓存需求，同时保持了与MHA相当的性能。MLA通过对注意力输入进行低秩压缩，再恢复到高维度，这种方式不仅减少了计算量，也提升了模型的推理效率。

在具体实现中，MLA通过将每个token的注意力输入进行压缩，再通过特定的线性变换和旋转位置编码（RoPE）进行处理。这种方法的优势在于，它可以在不显著影响模型性能的情况下，大幅度减少KV缓存，从而在推理阶段实现更高的效率。

DeepSeekMoE架构

图2：DeepSeek-V3的基本架构示意图。在DeepSeek-V2之后，他们采用MLA和DeepSeekMoE进行高效推理和经济训练

DeepSeekMoE架构是DeepSeek-V3的核心，它在前馈网络（FFN）中使用了专家混合模型（MoE）。与传统MoE架构（如GShard）不同，DeepSeekMoE使用了更细粒度的专家，并将部分专家设为共享专家。这种方法不仅提升了计算效率，还减少了专家负载不平衡的问题。

在具体实现中，DeepSeek-V3引入了动态路由机制，使每个token在不同节点间进行路由，从而实现跨节点的专家并行。通过这种方式，DeepSeek-V3能够在保持高性能的同时，实现高效的计算和训练。

无辅助损失的负载平衡策略

为了进一步提升模型的性能和训练效率，DeepSeek-V3采用了一种无辅助损失的负载平衡策略。传统的MoE模型在实现负载平衡时通常依赖于辅助损失，但这种方法往往会影响模型的性能。DeepSeek-V3通过引入偏差项，使得在路由过程中可以动态调整每个专家的负载，从而实现负载平衡而不依赖于辅助损失。

具体而言，每个专家都有一个偏差项，这个偏差项会根据专家的负载情况进行动态调整。如果某个专家负载过重，则减小其偏差项，反之则增加。通过这种方式，DeepSeek-V3在训练过程中能够保持专家负载的平衡，从而提升模型的整体性能。

多token预测（MTP）目标

DeepSeek-V3在训练过程中还采用了多token预测（MTP）目标。传统的语言模型通常只预测下一个token，而DeepSeek-V3则在每个位置上预测多个未来token。这种方法不仅增加了训练信号的密度，提高了数据效率，还使模型能够更好地规划其表示，以便更准确地预测未来的token。

图3：他们的多令牌预测（MTP）实现示例。他们为每个深度的每个令牌的预测保留了完整的因果链

在具体实现中，MTP通过多层次的模块来预测多个附加的token，每个模块共享嵌入层和输出头，保持预测的因果链。这种方法在推理过程中可以提高生成速度，并显著提升模型的整体性能。

DeepSeek-V3的架构设计在多方面实现了创新和优化。通过MLA、DeepSeekMoE架构、无辅助损失的负载平衡策略以及多token预测目标，DeepSeek-V3不仅在性能上取得了显著提升，还在训练效率和推理速度上展现了卓越的能力。这些特点使得DeepSeek-V3在众多基准测试中表现优异，成为当前最强的开源语言模型之一。

2.计算基础设施

DeepSeek-V3的成功不仅依赖于其先进的架构设计，还得益于强大的计算基础设施支持。通过优化计算集群配置和训练框架，DeepSeek-AI团队大幅提升了模型的训练效率和性能。

图4：一对单独的正向和反向块的重叠策略（transformer块的边界未对齐）。橙色表示前进，绿色表示前进“输入向后”，蓝色表示“权重向后”，紫色表示PP通信，红色表示障碍。所有对所有和PP通信都可以完全隐藏

在计算集群配置方面，DeepSeek-V3的训练依托于一个配备2048个NVIDIA H800 GPU的集群。每个H800节点包含8个通过NVLink和NVSwitch连接的GPU，跨节点的通信则使用InfiniBand（IB）互连。这种配置不仅确保了高带宽的通信能力，还通过硬件设计的优化大幅减少了训练过程中通信延迟带来的瓶颈。

在训练框架与优化策略方面，DeepSeek-V3采用了HAI-LLM框架，这是一种高效且轻量的训练框架。该框架支持16路流水线并行、跨8个节点的64路专家并行以及ZeRO-1数据并行，确保了在大规模训练任务中的高效运行。通过DualPipe算法的设计，团队实现了计算与通信阶段的重叠，有效解决了跨节点专家并行带来的通信开销问题。

图5：8个PP等级和20个微批次的双管调度示例，分为两个方向。反向的微批次与正向的微批次是对称的，因此为了简化说明，他们省略了它们的批次ID。由共享黑色边框包围的两个单元具有相互重叠的计算和通信

DualPipe算法是DeepSeek-V3训练框架中的一大亮点。这一算法通过减少流水线气泡并实现前向和后向计算-通信阶段的重叠，不仅加速了模型训练，还显著提高了训练效率。具体来说，DualPipe将每个块划分为四个组件：注意力、全对全分派、MLP和全对全组合。通过手动调整GPU SM用于通信与计算的比例，确保通信与计算完全重叠，从而实现了近乎零的通信开销。

高效的跨节点全对全通信内核进一步提升了训练效率。DeepSeek-AI团队开发了高效的跨节点全对全通信内核，充分利用IB和NVLink带宽，并节省用于通信的流式多处理器（SM）。通过限制每个token最多发送到4个节点，减少了IB流量，实现了IB与NVLink通信的完全重叠。

内存占用优化也是DeepSeek-V3训练框架中的重要一环。通过重新计算RMSNorm和MLA上投影，消除持续存储输出激活的需求，大幅减少内存占用。此外，通过将模型参数的指数移动平均（EMA）存储在CPU内存中并异步更新，进一步减少了内存开销。

在FP8训练框架方面，DeepSeek-V3引入了利用FP8数据格式的混合精度训练框架。低精度训练虽然前景广阔，但通常受到激活、权重和梯度中的异常值的限制。DeepSeek-AI团队通过引入细粒度量化策略和高精度累积过程，有效提升了低精度训练的准确性，显著减少了内存消耗和通信开销。

图6：FP8数据格式的整体混合精度框架。为澄清起见，仅示出了线性运算符

混合精度训练框架通过在FP8精度下执行大多数核心计算内核，并在需要较高精度的操作中保留原始精度，平衡了训练效率和数值稳定性。在这个框架中，大多数通用矩阵乘法（GEMM）操作以FP8精度实现，显著提高了计算速度。此外，通过采用细粒度量化策略，将激活和权重按块状分组和缩放，有效解决了激活异常值带来的量化准确性问题。

在精度改进策略方面，DeepSeek-V3通过在Tensor Cores和CUDA Cores之间的高精度累积过程，显著提高了低精度训练的准确性。通过将部分结果复制到CUDA Cores上的FP32寄存器，并在这些寄存器中执行全精度FP32累积，有效提升了精度而不会引入显著的开销。

图7：（a）他们提出了一种细粒度量化方法，以减轻特征异常值引起的量化误差；为了简化说明，仅示出了Fprop。（b） 结合我们的量化策略，他们通过以𝑁𝐶 ==128个元素MMA的间隔升级到CUDA核心来提高FP8 GEMM的精度，以实现高精度累积

低精度存储与通信则进一步减少了内存消耗和通信开销。通过在反向传递中缓存FP8格式的激活，并将优化器状态压缩为低精度格式，DeepSeek-V3在保持训练性能的同时，显著减少了内存占用和通信带宽需求。

综上所述，DeepSeek-V3在计算基础设施和训练框架方面的创新和优化，使其在模型性能、训练效率和推理速度上都取得了显著的突破。这些技术上的进步不仅为DeepSeek-V3的成功提供了坚实基础，也为未来大规模语言模型的发展指明了方向。

预训练

在构建DeepSeek-V3的过程中，预训练是一个至关重要的环节。通过精心设计的数据构建方法、优化的分词器策略以及合理的超参数设置，DeepSeek-AI团队确保了模型在多语言和多任务环境中的卓越表现。

在数据构建方面，DeepSeek-V3采用了多种优化策略。相较于前一版本DeepSeek-V2，团队在预训练语料库中增加了数学和编程样本的比例，并扩展了多语言覆盖范围，不再局限于英语和中文。此外，团队还通过改进数据处理流程，最大限度地减少了数据冗余，确保语料库的多样性。受到Ding等人（2024年）的启发，他们实施了文档打包方法，以确保数据完整性，同时避免了训练期间跨样本注意力掩码的应用。最终，DeepSeek-V3的训练语料库包含了14.8万亿高质量和多样的tokens，为模型提供了丰富的训练数据。

在分词器及预处理策略方面，DeepSeek-V3采用了字节级BPE分词器，具有128K的扩展词汇表。为了优化多语言压缩效率，团队对分词器的预处理和训练数据进行了修改。新的分词器引入了结合标点符号和换行符的tokens，尽管这可能在无终止换行的多行提示处理中引入token边界偏差，但通过在训练过程中随机拆分这些组合token，团队有效地减轻了这种偏差，提高了模型在多种特殊情况下的表现。

在超参数设置方面，团队精心挑选了模型和训练的超参数，以确保模型的最佳性能。模型超参数包括61层Transformer层，每层有7168个隐藏维度，以及128个注意力头和128个每头维度。所有可学习参数随机初始化，标准差为0.006。对于多头潜在注意力（MLA），设置了512的KV压缩维度和1536的查询压缩维度，所有FFN层除前三层外均替换为专家混合模型（MoE）层，每个MoE层包括1个共享专家和256个路由专家。

图8：“草垛中的针”（NIAH）测试的评估结果。DeepSeek-V3在高达128K的所有上下文窗口长度上都表现良好

训练超参数方面，团队使用AdamW优化器，设置了β1=0.9，β2=0.95和weight_decay=0.1。最大序列长度设置为4K，并在14.8万亿tokens上进行预训练。学习率调度采用了从0逐渐增加到2.2×10-4 的线性增长，然后在10万亿训练tokens内保持恒定，再逐渐衰减至2.2×10-5，并在最后5000亿tokens内保持在7.3×10^-6。梯度裁剪范数设为1.0，批量大小从3072逐渐增加到15360，使用流水线并行将模型的不同层部署在不同的GPU上，实现高效训练。

在长上下文扩展方面，DeepSeek-V3采用了与DeepSeek-V2类似的方法，使其具备处理长上下文的能力。预训练阶段后，通过YaRN进行上下文扩展，进行两阶段的训练，每阶段包含1000步，将上下文窗口从4K逐渐扩展到128K。通过这种两阶段扩展训练，DeepSeek-V3能够处理最长128K的输入，同时保持强大的性能。

通过上述多种优化策略和超参数设置，DeepSeek-V3在模型性能和训练效率方面实现了显著提升，为其在多语言和多任务环境中的卓越表现奠定了坚实基础。

评估与实验结果

在评估与实验结果部分，DeepSeek-AI团队对DeepSeek-V3进行了全面且详尽的测试，通过多种基准测试和不同设置，展示了模型在各个方面的卓越性能。

评估基准与设置

在选择评估基准时，团队考虑了多种因素，包括模型的多语言能力、代码生成能力、数学推理能力以及在开放式生成任务中的表现。他们选取了广泛认可的基准测试，如MMLU、DROP、GPQA和SimpleQA等，以全面评估模型的性能。

具体评估配置方面，团队使用了内部开发的评估框架，确保所有模型在相同的条件下进行测试。例如，在MMLU-Redux的零样本设置中，使用Zero-Eval提示格式；在代码和数学基准测试中，HumanEval-Mul数据集包括了8种主流编程语言，并采用CoT和非CoT方法评估模型性能。在数学评估中，AIME和CNMO 2024使用0.7的温度进行评估，结果平均于16次运行，而MATH-500则采用贪婪解码。所有模型在每个基准测试中最多输出8192个token，以保证公平比较。

评估结果

在标准评估结果中，DeepSeek-V3展示了其作为最强开源模型的实力，并在与闭源模型的竞争中表现出色。

在英文基准测试中，DeepSeek-V3在MMLU、MMLU-Pro、MMLU-Redux、GPQA-Diamond和DROP等测试中表现优异，显示了其在多领域知识和任务中的竞争力。例如，在MMLU-Pro这一更具挑战性的教育知识基准测试中，DeepSeek-V3紧随Claude-Sonnet 3.5，其结果显著优于其他模型。此外，DeepSeek-V3在处理长上下文任务中表现出色，如在DROP的3-shot设置中取得了91.6的F1分数，并在FRAMES这一需要在10万token上下文中进行问答的基准测试中，紧随GPT-4o，显著优于其他模型。

在代码与数学基准测试中，DeepSeek-V3展示了卓越的编码生成和数学推理能力。在工程任务中，尽管略逊于Claude-Sonnet-3.5-1022，但显著优于其他开源模型。在算法任务中，DeepSeek-V3在HumanEval-Mul和LiveCodeBench等测试中表现优异，超越所有基线模型。这种成功得益于其先进的知识蒸馏技术，在数学基准测试如AIME、MATH-500和CNMO 2024中，DeepSeek-V3同样表现出色，显著优于其他模型。

在中文基准测试中，DeepSeek-V3在Chinese SimpleQA、C-Eval和CLUEWSC等测试中也表现出色。例如，在Chinese SimpleQA这一中文事实知识基准测试中，DeepSeek-V3比Qwen2.5-72B高出16.4分，尽管Qwen2.5-72B在更大规模的语料库上进行了训练。这一结果表明DeepSeek-V3在多语言环境中的优越性能。

在开放式评估中，DeepSeek-V3在Arena-Hard和AlpacaEval 2.0基准测试中也展示了卓越的性能。在Arena-Hard基准测试中，DeepSeek-V3对基线GPT-4-0314的胜率超过86%，表现与顶级模型Claude-Sonnet-3.5-1022相当，突显了其在处理复杂提示（包括编码和调试任务）方面的强大能力。此外，DeepSeek-V3在AlpacaEval 2.0上的表现也非常出色，超越了闭源和开源模型，展示了其在写作任务和处理简单问答场景方面的卓越能力。

图9 ：桩试验装置中三个域的无辅助损失和基于辅助损失的模型的专家载荷。无辅助损失模型比基于辅助损失的模型显示出更大的专家专业化模式。相对专家负荷表示实际专家负荷与理论平衡专家负荷之间的比率

作为生成性奖励模型，DeepSeek-V3在RewardBench中的表现同样突出。与GPT-4o和Claude-3.5-Sonnet等先进模型相比，DeepSeek-V3的判断能力不相上下，并且可以通过投票技术进一步提升。这一特性使得DeepSeek-V3能够为开放式问题提供自我反馈，提高对齐过程的有效性和鲁棒性。

后训练

在DeepSeek-V3的开发过程中，后训练阶段起到了至关重要的作用，通过监督微调和强化学习，进一步提升了模型的性能和实用性。

监督微调

数据集构建与策略方面，DeepSeek-AI团队精心整理了一个包含150万实例的指令调优数据集，涵盖多个领域。每个领域的数据创建方法各异，以满足特定的需求。对于推理相关的数据集，如数学、代码竞赛问题和逻辑难题，团队利用内部的DeepSeek-R1模型生成数据。尽管R1生成的数据具有较高的准确性，但也存在过度思考、格式差和长度过长的问题。为了解决这些问题，团队开发了一个针对特定领域的专家模型，如代码、数学或一般推理，使用监督微调（SFT）和强化学习（RL）训练流水线。这个专家模型作为数据生成器，为最终模型提供了高质量的训练数据。

在微调设置方面，团队对DeepSeek-V3-Base进行了两轮微调，使用了从5×10-6 逐渐减少到1×10-6的余弦衰减学习率调度。训练期间，每个单独序列从多个样本打包而成，但通过样本掩码策略确保这些例子相互隔离和不可见。这样不仅提高了训练效率，还保证了数据集的多样性和有效性。

强化学习

在奖励模型方面，团队采用了基于规则的奖励模型和基于模型的奖励模型。对于可以使用特定规则验证的问题，如某些数学问题，团队采用基于规则的奖励系统来确定反馈。这种方法具有高可靠性，不易被操纵。对于具有自由形式真实答案的问题，团队则依赖奖励模型确定响应是否符合预期答案。通过构建包含奖励过程的偏好数据，提高了奖励模型的可靠性，减少了特定任务中奖励劫持的风险。

在群组相对策略优化（GRPO）方面，团队放弃了通常与策略模型同大小的评论模型，而是从群组评分中估计基线。具体而言，对于每个问题，GRPO从旧策略模型中抽样一组输出，然后优化策略模型，最大化目标函数。通过这种方法，团队在RL过程中引入了来自编码、数学、写作、角色扮演和问答等不同领域的提示，不仅使模型更符合人类偏好，还显著提升了在基准测试中的表现。

总结而言，通过监督微调和强化学习的有效结合，DeepSeek-V3在后训练阶段取得了显著的性能提升。监督微调阶段高质量数据集的构建与策略，确保了模型在多个领域的准确性和适用性。而在强化学习阶段，通过先进的奖励模型和群组相对策略优化，进一步提升了模型的对齐性和鲁棒性。这些努力使得DeepSeek-V3不仅在多领域表现优异，还具备了强大的实际应用潜力。

讨论与未来方向

知识蒸馏的贡献

在DeepSeek-V3的开发过程中，知识蒸馏策略起到了关键作用。通过从DeepSeek-R1模型中蒸馏出高质量的推理能力数据，团队显著提升了DeepSeek-V3在各个基准测试中的表现。表9显示了蒸馏数据在LiveCodeBench和MATH-500基准测试中的有效性，不仅提高了模型的性能，还增加了平均响应长度。虽然蒸馏策略在提升性能方面表现出色，但也带来了计算效率的挑战。为了解决这个问题，团队仔细选择了蒸馏过程中的最佳设置，以在模型准确性和效率之间取得平衡。

这种蒸馏策略的成功表明，从推理模型中蒸馏知识是后训练优化的一个有前途的方向。尽管目前的工作主要集中在数学和编码领域，蒸馏技术在其他认知任务中也显示出潜力，特别是那些需要复杂推理的任务。未来，团队计划进一步探索这一方法在不同任务领域的应用，以期在更广泛的领域提升模型性能。

自我奖励

在强化学习过程中，奖励机制对优化过程至关重要。在可以通过外部工具进行验证的领域（如某些编码或数学场景），强化学习表现出极高的效率。然而，在更广泛的场景中，通过硬编码构建反馈机制往往不切实际。为解决这一问题，DeepSeek-V3采用了宪法AI方法，利用DeepSeek-V3自身的投票评估结果作为反馈源。这种方法显著提升了DeepSeek-V3在主观评估中的性能。

通过引入额外的宪法输入，DeepSeek-V3能够朝着预期方向进行优化。团队认为，这种结合补充信息与LLMs作为反馈源的模式非常重要。LLM作为一个多功能处理器，能够将来自不同场景的非结构化信息转化为奖励，最终促进LLMs的自我改进。除了自我奖励外，团队还致力于发现其他通用且可扩展的奖励方法，以在一般场景中持续提升模型能力。

多token预测技术

DeepSeek-V3在训练过程中采用了多token预测（MTP）技术，这一创新显著提升了模型的生成速度和性能。传统的语言模型通常只预测下一个token，而DeepSeek-V3则在每个位置上预测多个未来token。通过这种方法，模型不仅增加了训练信号的密度，提高了数据效率，还能够更好地规划其表示，以便更准确地预测未来的token。

结合推测性解码框架，MTP技术大幅加快了模型的解码速度。评估显示，DeepSeek-V3在不同生成主题中的第二个token预测接受率在85%到90%之间，展示了这一技术的一致可靠性。高接受率使得DeepSeek-V3能够实现1.8倍的TPS（每秒token数），显著提升了解码速度。这一创新不仅提高了模型的实际应用效率，也为未来语言模型的发展提供了宝贵的经验。

模型性能总结

DeepSeek-V3作为一款先进的专家混合（MoE）语言模型，在性能方面达到了新的高度。通过采用多头潜在注意力（MLA）和DeepSeekMoE架构，结合无辅助损失的负载平衡策略和多token预测（MTP）目标，DeepSeek-V3在推理和训练效率上实现了显著提升。在多种基准测试中，DeepSeek-V3表现出色，超越了许多开源和闭源模型，尤其在代码生成、数学推理和长上下文处理方面展现了卓越的能力。例如，在MMLU、DROP、GPQA-Diamond和HumanEval-Mul等测试中，DeepSeek-V3的成绩令人瞩目，其表现不仅在开源模型中名列前茅，还与顶级闭源模型不相上下。

现有局限性

尽管DeepSeek-V3在多个方面表现出色，但其仍然存在一些局限性。首先，为了确保高效的推理性能，推荐的部署单元相对较大，这对于规模较小的团队可能会造成一定的负担。其次，尽管经过多项优化，DeepSeek-V3的端到端生成速度已达到DeepSeek-V2的两倍以上，但在推理速度上仍有进一步提升的空间。此外，当前的模型在处理某些特定任务时仍可能存在瓶颈，例如在复杂推理或极端长上下文处理方面。

未来的研究方向

面向未来，DeepSeek-AI团队计划在多个方向上持续投入研究，以进一步提升模型性能和应用广泛性。首先，团队将继续研究和改进模型架构，旨在进一步提高训练和推理效率，并努力支持无限上下文长度。此外，团队将探索突破Transformer架构限制的方法，拓展其建模能力边界。

在数据方面，团队将不断迭代训练数据的数量和质量，并探索引入额外的训练信号源，以推动数据在更广泛维度上的扩展。与此同时，团队还将持续探索和迭代模型的深度思考能力，旨在通过扩展推理长度和深度，提升模型的智能和解决问题的能力。

最后，团队计划探索更全面和多维度的模型评估方法，以避免研究过程中对固定基准测试的优化倾向，确保对模型能力的基础性评估更加准确和全面。这些研究方向不仅为DeepSeek-V3的持续优化提供了路径，也为整个领域的未来发展指明了方向。

总的来说，DeepSeek-V3在多个方面实现了突破，展示了强大的潜力和应用前景。通过持续的研究和优化，相信这一模型将为未来人工智能的发展作出更大的贡献。（END）

参考资料：https://arxiv.org/abs/2412.19437

本文转载自 ​​大噬元兽​​，作者： FlerkenS