DEEPSEEKV3發(fā)布技術(shù)創(chuàng)新和商業(yè)化落地的共振

內(nèi)容目錄內(nèi)容目錄DeepSeek-V3正式發(fā)布性能對齊海外頭部型 3國內(nèi)頭部自研開源型創(chuàng)新引入訓(xùn)練新策略 4引入無輔助損失的載衡策略，提高模型能 4設(shè)立多token預(yù)測訓(xùn)練標MTP，增加訓(xùn)練信號密度 5結(jié)合監(jiān)督微調(diào)和強學(xué)后訓(xùn)練，性能比肩先源模型 6SFT和RL幫助模型調(diào)生成策略，新任務(wù)應(yīng)力提升 6SFT和RL的結(jié)合，顯提升多個基準測試能 8完整訓(xùn)練僅需278.8萬H800GPU小時，高性價比求普惠AGI 8風(fēng)險提示 9圖表目錄圖表目錄圖1.DeepSeek發(fā)布DeepSeek-V3模型 3圖2.DeepSeek-V3及其類產(chǎn)品的基準性能較 3圖3.DeepSeek-V3的基架構(gòu) 4圖4.無輔助損失的平衡略的消融結(jié)果 5圖5.多token預(yù)測（MTP）策略的消融結(jié)果 6圖6.DeepSeek-V3展示題時的CoT 7圖7.DeepSeek-V3實際出結(jié)果 7圖8.DeepSeek-V3與其代表性模型的對比 8圖9.MMLUReduxZeraEval得分vs.輸入API價格（￥/1M9DeepSeek-V3正式發(fā)布，性能對齊海外頭部模型DeepSeek-V31226日，深度求索DeepSeek發(fā)布了其DeepSeek-V3（MoE）671B14.8Ttoken圖圖1.DeepSeek發(fā)布DeepSeek-V3模型數(shù)據(jù)來源：DeepSeek-V3模型官方，DeepSeek-V3DeepSeek發(fā)DepSeek3多項評測成績超越了en2.7B和Ll3.10B以及Caude3net2H5（EDepSek-V3的51.6%圖圖2.DeepSeek-V3及其同類產(chǎn)品的基準性能比較數(shù)據(jù)來源：DeepSeek官網(wǎng)，國內(nèi)頭部自研開源模型，創(chuàng)新引入訓(xùn)練新策略DeepSeek-V3的基礎(chǔ)架構(gòu)仍在Transformer（Multi-HeadLatentAttentionMLA）DeepSeekMOE（DeepSeek）DeepSeek-V2KV）圖3.DeepSeek-V3基架構(gòu) 數(shù)據(jù)來源：DeepSeek官網(wǎng)，引入無輔助損失的負載均衡策略，提高模型性能DeepSeek-V3的基本架構(gòu)與DeepSeek-V2但在DeepSeek-V3中額外引入了無輔助損失的負載均衡策略（auxiliary-loss-freeoadbaacngaeg,（otoenueoadbanc）（load（auxiliaryloss）來促使負載平衡，生負面影響。此次DeepSeek-V3）無輔損的衡略消融果 數(shù)據(jù)來源：DeepSeek官方，（Aux-Loss-Free）tokenMTP，增加訓(xùn)練信號的密度DeepSeek-V3token（multi-tokenpredictionraegy，簡稱TP。在傳統(tǒng)的語言模型訓(xùn)練中，通常是逐個預(yù)測下一個單詞（nexokenpedcoP生成的文本更加流暢、合理，而不是僅僅局限于逐個單詞的生成，缺乏對整體的規(guī)劃。圖5.多token預(yù)（MTP）略的融果 數(shù)據(jù)來源：DeepSeek官方，注：從表格來看，使用MTP策略的基準模型在性能上有所提升，不同任務(wù)和不同規(guī)模的模型提升幅度有所不同。結(jié)合監(jiān)督微調(diào)和強化學(xué)習(xí)后訓(xùn)練，性能比肩領(lǐng)先閉源模型在DeepSeek-V3后訓(xùn)練過程中，DeepSeek結(jié)合了監(jiān)督微調(diào)（SupervisedFine–（ecetLarnSFTRLDeepSeek-v3在SFT和RL環(huán)節(jié)分別進行了優(yōu)化，模型適應(yīng)能力提升明顯。SFT題等DeepSeek-R1DeepSeek-V2.5在RL訓(xùn)練中，DeepSeek采用了基于規(guī)則和基于模型的獎勵模型（rewardode，DeepSeek-V3SFTChanofThouhCT（rewardhacking）圖6.DeepSeek-V3示題的CoT 數(shù)據(jù)來源：DeepSeek-V3模型官方，SFTRL成合理的輸出。圖7.DeepSeek-V3際出果 數(shù)據(jù)來源：DeepSeek-V3模型官方，SFTRLSFTRLMMLUDROPGPQADeepSeek-V3SFTRL圖8.DeepSeek-V3其代性模的比 數(shù)據(jù)來源：DeepSeek官方，8K1000DeepSeek-V3278.8H800GPU小時，高性價比AGIDeepSeek-V3278.8H800GPUDeepSeek-V3FP8FP8明，DeepSeek-V3是目前最強的開源模型，性能可與閉源模型如GPT-4o-0513和Claude-3.5-Sonnet-1022相媲美。DeepSeek-V3DeepSeek-V2在DeepSeekDeepSeek-V3DeepSeekV2DeepSeek-V3更新上線，DeepSeek-V3模型API服務(wù)定價也將調(diào)整為每百萬輸入tokens0.5（緩存命中/2（緩存未命中s8元圖9.MMLUReduxZeraEval分vs.輸入API格（￥/1M數(shù)據(jù)來源：DeepSeek官網(wǎng)，DeepSeekTransformer風(fēng)險提示技術(shù)迭代不及預(yù)期的風(fēng)險：若AI技術(shù)迭代不及預(yù)期，NLP模型優(yōu)化受限，則相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展進度會受到