文章摘要
【关 键 词】 DeepSeek-v3、开源模型、技术创新、高效训练、AI突破
OpenAI的高级研究科学家Andrej Karpathy分享了中国开源大模型DeepSeek-v3的显著成就。该模型以其高效的训练效率和低成本而受到关注，仅用280万小时的GPU算力就训练出了超越Llama-3 405B的前沿模型，后者使用了3080万小时的GPU算力，DeepSeek的成本节省了约11倍。这一成果为资源受限的组织展示了即使在算力有限的情况下，通过高质量数据和优化算法也能训练出高性能大模型的可能性。
DeepSeek-v3在多个主流基准测试中表现优异，超越了GPT-4o、Claude-3.5-Sonnet、Qwen2.5-72B等知名模型，成为最强开源大模型之一。这一成就引发了国外网友对中国技术创新能力的讨论，认为限制对中国的芯片供应反而促进了技术创新。DeepSeek的成功被视为中国智慧和创新精神的体现，即使在资源受限的情况下也能取得突破。
DeepSeek-v3的架构包括多头潜在注意力（MLA）和混合专家（MoE）两大块。MLA作为核心创新之一，通过压缩键和值为潜在向量，显著减少了推理过程中的内存占用。MLA的压缩过程通过下投影矩阵和上投影矩阵实现，进一步减少了训练过程中的激活内存，是V3降低算力的关键因素之一。V3对MoE进行了改良，引入了动态调整机制，优化专家负载，解决了路由崩溃问题，提高了计算效率。
DeepSeek-v3的成功不仅在于模型本身，还在于其团队的才华和创新能力。团队成员包括前量化分析师，他们以榨取每一点性能提升而闻名，这次在AI领域再次取得成功。DeepSeek的训练效率和算力利用效率令人印象深刻，使用的训练数据与Llama 3 405B大致相同，但算力减少了10倍。这一成就引发了对DeepSeek能否在更大的模型上实现类似能力提升的期待。
DeepSeek-v3除了开源模型外，还提供了免费的在线服务，允许用户体验深度思考模式，并展示整个推理过程。开源地址和在线体验链接已提供，供有兴趣的用户尝试和探索。
原文和模型
【原文链接】 阅读原文 [ 1593字 | 7分钟 ]
【原文作者】 AIGC开放社区
【摘要模型】 moonshot-v1-32k
【摘要评分】 ★★★☆☆
