1.1技能剖析•数据层面:通过包含去重、发布过滤、发布混合3个进程构建一个多样性强、纯洁的高质量预练习数据•模型结构方面:模型的主体结构根本沿袭LLaMA的体系结构,在留意力机制方面,7B模型运用多头留意力Multi-Headattention(MHA),而67B模型运用Grouped-QueryAttention(GQA)代替MHA用来下降本钱1.2作用解读第一代的模型在我看来更多的仍是复现LLaMA,尽管选用了更优质的练习集进步了功能,但就像DeepSeek论文中说到,也存在潜在缺陷:过渡依靠练习数据简单发生成见;错觉问题没有处理很好;在其生成的呼应中表现出重复答复等问题.2.DeepSeek-V22024年5月左右发布了DeepSeek-V2,论文地址:https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V2.这个版别的发布也让deepSeek正式引起了大模型范畴的重视.2.1技能剖析DeepSeekV2最中心的点都在改动模型结构上.别离为多头潜在留意力机制(Multi-headLatentAttention,MLA)和DeepSeekMoE架构,这两点也为后边的R1版别奠定了根底.全体结构如下图:在留意力机制部分选用MLA,在前馈网络(FFN)部分选用DeepSeekMoE的结构.•2.1.1MLA在规范的Transformer模型中，多头留意力机制（MHA）通过并行核算多个留意力头来捕捉输入序列中的不同特征,每个留意力头都有自己的Q,K,V.这样在处理长序列时，键值缓存（KVCache）的内存开支会跟着序列长度线性增加，这成为大模型推理功率的首要瓶颈之一.MLA运用低秩键值联合紧缩来消除推理时刻键值缓存的瓶颈，然后支撑有用的推理.MLA的具体完结包含以下关键技能：•低秩键值联合紧缩（low-rankkey-valuejointcompression）：MLA通过将键和值矩阵紧缩到低维空间，削减了KVCache的内存占用。

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