北京
DeepSeek-V3是一个强大的混合专家 (MoE) 语言模型，总共有 671B 个参数，每个 token 激活 37B。为了实现高效的推理和经济高效的训练，DeepSeek-V3 采用了多头潜在注意力 (MLA) 和 DeepSeekMoE 架构，这些架构在 DeepSeek-V2 中得到了彻底的验证。此外，DeepSeek-V3 开创了一种无辅助损失的负载平衡策略，并设置了多 token 预测训练目标以获得更强大的性能。
DeepSeek-V3 在 14.8 万亿个多样化和高质量的 token 上对 DeepSeek-V3 进行了预训练，然后进行监督微调和强化学习阶段，以充分利用其功能。综合评估表明，DeepSeek-V3 优于其他开源模型，并实现了与领先的闭源模型相当的性能。尽管性能出色，但 DeepSeek-V3 仅需要 2.788M H800 GPU 小时即可完成完整训练。此外，它的训练过程非常稳定。在整个训练过程中，没有遇到任何无法恢复的损失峰值或执行任何回滚。
以下是DeepSeek V3技术报告。为方便阅读，翻译为中文。如果查看原文档，可在公众号后台回复“DeepSeek”。
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