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【第282期】（中文）DeepSeek 模型的关键创新技术回顾
Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法方向，让大家跟着AI一起进步。
今天的主题是：A Review of DeepSeek Models’ Key Innovative TechniquesSummary
本评论文章概述了 DeepSeek 模型的关键创新技术，其中包括 DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1。文章详细阐述了 transformer 架构的改进，如多头潜在注意力 (Multi-Head Latent Attention) 和 专家混合 (Mixture of Experts)，这些都旨在提升效率和性能。此外，它还探讨了多令牌预测 (Multi-Token Prediction) 及其对训练效率的影响，以及算法、框架和硬件的协同设计，包括 DualPipe 和 FP8 混合精度训练。最后，文章介绍了 Group Relative Policy Optimization (GRPO) 强化学习算法，并讨论了 DeepSeek 在后训练阶段使用纯强化学习和监督微调与强化学习交替迭代训练的方法，同时指出了未来的研究方向和未解决的问题。
原文链接：https://arxiv.org/abs/2503.11486
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By 任雨山Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法方向，让大家跟着AI一起进步。
今天的主题是：A Review of DeepSeek Models’ Key Innovative TechniquesSummary
本评论文章概述了 DeepSeek 模型的关键创新技术，其中包括 DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1。文章详细阐述了 transformer 架构的改进，如多头潜在注意力 (Multi-Head Latent Attention) 和 专家混合 (Mixture of Experts)，这些都旨在提升效率和性能。此外，它还探讨了多令牌预测 (Multi-Token Prediction) 及其对训练效率的影响，以及算法、框架和硬件的协同设计，包括 DualPipe 和 FP8 混合精度训练。最后，文章介绍了 Group Relative Policy Optimization (GRPO) 强化学习算法，并讨论了 DeepSeek 在后训练阶段使用纯强化学习和监督微调与强化学习交替迭代训练的方法，同时指出了未来的研究方向和未解决的问题。
原文链接：https://arxiv.org/abs/2503.11486