2024人工知道大模型AIDeepSeeV3技術(shù)報告DeepSeekV3DeepSeekV3DeepSeekV3DeepSeekV3

具有無輔助損失負載?衡的DeepSeekMoE

無輔助損失?

按批次負載?衡VS.按序列負載?

從

BB.1FP8BF16

B.2關(guān)于分塊量化的討論

（Anthropic2024Google2024OpenAI2024a）(AGI力縮小與閉源模型的差AI2024acGuo2024）bTouvron2023a（Qwen2023b2023Mistral，DeepSeekV3專家(MoE)模型671B個參數(shù)token激活37B個參數(shù)。DeepSeekV3DeepSeekV32022KalamkarNarang2017Peng2023b）20242022Rouhani2023a）FP8計算和存儲的支持GPU內(nèi)存使用量32K 2664 2788 不到兩個月的時間內(nèi)完成2664KGPU小時5KFP8(CoT)模型中提取推理能力DeepSeekR1LLMV3（175.9GPQA59.1（2DeepSeekV（SimpleQASimpleQA（1DeepSeekVMATH?500o1preview（2LiveCodeBenchSonnet?3.5在本文的其余部分DeepSeek?V3模型架構(gòu)（2）FP8訓練的支持我們總結(jié)了這項工作DeepSeek?V3（6）。DeepSeekV32024cDeepSeek?V3的基本架構(gòu)仍然在Transformer(Vaswanietal.,2017)框架內(nèi)理和經(jīng)濟訓練，DeepSeek?V3MLADeepSeekMoEDeepSeek?V2DeepSeek?V2

；

；

al.2024aDeepSeekV3DeepSeekV3對注意力鍵和值進行低秩聯(lián)合壓縮[k,1;k,2;...;

c

[v,1;v,2;...;

∈ （RoPEal.2024）；RoPE(·)表示應用RoPE矩陣的運算；[·;·]表示連接MLA等人2017）

∈ c

[q,1;q,2;...;

c

[q,1;q,2;...;

問，′是查詢的壓縮潛在向量；′

′×

∈ ∈ ×

問

u=[o,1;o,2;...;

，

其中∈R (FFN)DeepSeekV3al.2021DeepSeekMoE

=u+

(u)+

′

，∈Topk({, },

0

令牌到專家的親和力；e是第個路由專家的質(zhì)心向量；Topk(·,)表示DeepSeekV320172021al.2021模型性能（Wangetal.2024a）?衡之間實現(xiàn)更好的權(quán)衡和模型性能?衡策略（Wangetal.，

確定前K′

+∈Topk({,+ },0否則

DeepSeekV3

=

∈Topk({,

′

××DeepSeekV3DeepSeekV3MTPMTP(2024)

=

);RMSNorm(Emb(+

+1+∈R+

logits2024b2023Xia2023）中期計劃（212+1）

LMTPLMTP=

GPU機動車 Transformer不對齊）“輸入反向”PP通信，紅色表示障礙PP（PP（Qi2023a）（EP（Lepikhin2021DP（Rajbhandar2020）DualPipeDeepSeekV3V3DualPipeal.2023b）alltoall(?1)(+)(?1)?2)2?1)(&+?3+表DualPip2023b)2018)DualPipeHoefler2021）DualPipe2）tokenGPU在實踐中8路由專家量13（43.2）20個SM就足以充分利用IB和NVLink的帶寬。2014)(1)(2)(1)L2緩存的使用和對其他SM的?擾。(EMA)2022Noune20222023b）2024HeSun20242022Xiao2023）2024）1(20192017）FP8訓練的混合精度框架FP8中進行GEMM（前向傳遞）Dgrad（激活后向傳遞和Wgrad（權(quán)重后向傳遞）FP8BF16FP8

（a框架）2017(1)）(2)FP32累積策略2023b）（NVIDIA2024a）的設(shè)計可以作為未來工作的參考GPU架構(gòu)。Narang2017）NVIDIAH800GPUFP8GEMM14FP32維度K很大時（Wortsman2023），這個問題會變得更加明顯量大小和模型寬度增加的典型場景4096（NVIDIA2024b2023WGMMA2023bSun2019b）（NVIDIA2024bPeng2023b線量化為FP8格式。低精度優(yōu)化器狀態(tài)BF16（而不FP32來跟蹤AdamW（LoshchilovHutter2017儲和梯度（用于批量大小累積仍保留在FP32法存儲在FP8?衡。FP8DeepSeek?V3(SP)4(EP32)token具體來說MLP量并行TP通信。GPUTP4DP8064）SM不會顯著影響整體性能力部分的計算速度SM分配，這大大降低了對通信帶寬的依賴SM（H800GPU）SMIB(InfiniBandNVLinkGPUGPUIBRDMA（GPU和輸入/輸出緩沖區(qū)之間傳輸數(shù)據(jù)。?FP832FP8×FP8FP3234CoreHBMBF16FP8DeepSeekCoderV（DeepSeekAI2024a（FIM（PSM3a1999）K2（Lundberg2023）128瓶頸處乘以額外的縮放因子DeepSeek?V3671Btoken37BHutter2017）4K行性將模型的不同層部署在不GPU路864GPU0.0010.00010.3token設(shè)置為0.1。（NIAHDeepSeekV（DeepSeekAI2024c2023a32K3232K128K通過這種兩階段擴展訓練DeepSeek?V3能夠處理長達128K8DeepSeekV3（NIAH3LLM201920202018202220172019閱讀理RACELai(2017)DROP(Duaetal.2019)C3(Sunetal.2019aCMRC(Cuietal.,2019)。al.2020al.2020）20212021202120232023）MBPP(Austinetal.,2021)和CRUXEval(Guetal.,2024)。2023)AGIEval（DeepSeek?AI2024bcHigh、MMLUMMLU?ReduxMMLU?ProMMMLUARC?EasyARC?ChallengeC?EvalCMMLU、C3和CCPMBBH（歐洲35532525ARC1005555TriviaQA0AGIEvalLiveCodeBench?Base(Pass@1)3CRUXEval?I(EM2)CLUEWSCC3（東根 72B底座405B底53??eBase（Qwen2024bBase（1DeepSeekV3BaseDeepSeekV3BaseDeepSeekV3BaseQwen2.572B（3LLaMA?3.1405BBasee并且在BBHMMLUDROPC?EvalCMMLU和CCPMDeepSeek BBH（歐洲GSM8K4MTP小萌小 大型BBH TriviaQA(EM5NaturalQuestions（EM）5HumanEval(Pass@1)0MBPP@13數(shù)學（EM）4批次式負載?衡VS.序列式負載?每個序列的域內(nèi)?在每個訓練批次上進行負載??2.258（損失方法或批量2.080。（1（23.4>R1保最終訓練數(shù)據(jù)保留DeepSeek?R1的優(yōu)勢）5×10?6開始逐漸減小到1×10?6。可靠性2024)GRPO J()= (),{

D

?D?

12

IFEval(Zhouetal.2023)FRAMES(Krishnaet2024）2023）SimpleQA（OpenAI2024c）（He2024）SWE?BenchVerified（OpenAI，2024d)AiderLiveCodeBench(Jin2024（2024 20242024（MAA2024）、DeepSeek?V2.5?0905Qwen2.572BInstruct、\h\h\hSimpleQA（Lin2024）HumanEval?MulPHPBash）CoTCoT在h4年84年1s量h等2024）“diffAIME基準（公制基準（公制IF?Eval（提示嚴格SimpleQA（正確框架（配件LongBenchv2LiveCodeBenchLiveCodeBench（通過Codeforces（百分位數(shù)SWE（已解決CNMO2024(通行證CLUEWSC\h6DeepSeek?V3GPT?4oClaude?3.5?Sonnet級模型不相上下Qwen2.572B。3ot5Redu（U3臺d3于e5SonnetDeepSeek?V3理極長上下文任務方面的強大能力。AiderHumanEvalLiveCodeBenchDeepSeek?V3落后于ClaudeSonnet?3.5?1022但明顯優(yōu)于開源模型DeepSeekV3DeepSeekV3在數(shù)學基準測試中，DeepSeek?V3o1?AIMEMATH?500CNMO非凡的能力凸顯了DeepSeek?R1蒸餾技術(shù)的有效性o1類模型非常有益。V3比Qwen2.5?72B高出16.4分和20242024a）3DeepSeekV320%2024和Claude?3.5Sonnet?1022同時超越了其他版本

V2.5+R1提煉

?均響應長度?長2022)DeepSeek?V3tokenetal.2023Xiaetal.2023）它可以顯著加快模型的解碼速度token的接受率token8590DeepSeek?V3能夠顯著提高解碼速度1.8倍的TPS（每秒token數(shù)）。V3671B37BDeepSeekV32.788MH800GPU小時。3量力力。B.ChanS.GrayN.RyderM.PavlovA.PowerL.KaiserM.BavarianC.WinterP.TilletFPSuchD.CummingsMPlappertFChantzisEBarnesAHerbert?VossWHGussANicholAPainoNTezakJ.TangI.BabuschkinS.BalajiS.JainW.SaundersC.Hesse、ANCarrJ.LeikeJ.AchiamV.MisraE.....SMcCandlishISutskeverWZarembaCoRRabs/2107.033742021\hP.ClarkI.CowheyO.EtzioniT.KhotA.SabharwalC.Schoenick和O.TafjordAI2推理挑戰(zhàn)arcCoRR，abs/1803.05457201年\h/abs/1803.05457。arXiv:2110.141682021\hLiPHuangFLuoCRuanZSuiWLiangDeepseekmoe邁向混合專家語言模型的終極專家專業(yè)化CoRRabs/2401.060662024\h\hv2\h\hLLM2401.029542024b\h\h04434int8()353031830332202HDingZWangGPaoliniVKumarADeorasDRothSSoatto更少的截斷可改善語言建模arXivarXiv:2404.108302024年。DDuaYWangPDasigiGStanovskySSinghMGardnerDROP需要對段落進行離散推理的閱讀NAACLHLT20192019）2019doi10.18653/V1/N19?124610.18653/v1/n19?1246Y.DuboisB.GalambosiP.Liang和TBHashimotoalpacaevalWFedusBZophNShazeerSwitchtransformersCoRRabs/2101.03961，2021年URL\h/abs/2101.03961。arXivarXiv:2409.125172024。GptqarXiv:2210.173232022L.GaoS.BidermanS.BlackL.GoldingT.HoppeC.FosterJ.PhangH.HeA.Thite、N.NabeshimaThePile用于arXiv:2101.000272020abs/2406.041272024URL\hhttps://doi.or\hg/10.48550/arXiv.2406.04127。.GloeckleYIdrissi.Rozière.z和.Synnaeve\hL20244年7月17t4年id=pEWAcejiU2。Gemini1.52024\h\h(SHArP)(COMHPC)IEEE2016和Cruxeval2024\hcoderabs/2401.141962024Pipedream2018\h\harXivarXiv:2411.071402024年。arXiv:2009.033000決能力arXivarXiv:2103.03874，2021年。C?EvalarXiv:2305.083222023LivecodebenchCoRRabs/2403.079742024\hMJoshiEChoiDWeldLZettlemoyerTriviaQA用于閱讀理解的大規(guī)模遠程監(jiān)督挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)集RBarzilay2017doi10.18653/v1/P17?1147\hS.KrishnaK.KrishnaA.MohananeyS.SchwarczA.StamblerS.Upadhyay和M.Faruqui。abs2409.129412024doiARXIV.2409.12941\hTKwiatkowskiJPalomakiORedfieldMCollinsAPParikhCAlbertiDEpsteinIPolosukhinJ.7452–4662019doi10.1162/\h.Lai.Xie.Liu.g和EHHovyRACE.Palmer.a和.l7P2017）7年9月147年doiD17?1082\h1\h7?1082。arXiv:2403.137872024Gshard2021\h20219274?19286PMLR，2023年\hhttps://proceedings.mlr.press/v202/leviathan23\ha.html。Chimera\hACM2021doi10.1145/345881TLiW.?LChiangEFrickLDunlapTWuBZhuJEGonzalezIStoica量基準Arena?hardbenchbuilderarXivarXiv:2406.119392024a。Ccpm2021年。EAGLE\h202420242024\hforum?id=1NdN7eXyb4。ZeroEval2024\harXiv:1711.05101201\h2023prompt?design?prompt?bound\haries?and?token?healing?3b2448b0be38。格式預印本,\hinvitational?mathematics?examination?aime2024\hhttps://mistral.ai/news/mixtral?8x22b2017arXiv:2206.029152022\hnvshmem?and?g\hpudirect?async，\h2022年。\h\hTransformerEngine2024b\hGPT?4o2024a\h(mmmlu)2024b\hSimpleQA2024c\h\h\hSWE?bench\hYarnarXiv:2401.102412023a。2023b\h\harXiv:2309.166092023Qwen1.52024a\hQwen2.52024b\h\hZeroSC20IEEE2020DReinBLHouACSticklandJPettyRYPangJDiraniJMichaelSRBowmanGPQAarXiv2311.12022202arXiv:2310.105372023aarXiv:2310.105372023b2019ZShaoPWangQZhuRXuJSongMZhangYLiYWuDGuoDeepseekmatharXivarXiv:2402.033002024年。2017\h2023OpenR3URL/forum?i\hd\h=fR3wGCk?IXp。YShibataTKidaSFukamachiMTakedaAShinoharaTShinoharaSArikawa式匹配的文本壓縮方案1999JSuMAhmedYLuSPanWBoYLiuRoformer568:12706320242019a預印本arXiv:2402.17762,2024年。322019barXiv:2210.092612022VThakkarPRamaniCCeckaAShivamHLuEYanJKosaianMHoemmenHWuAKerrMNicelyD.CUTLASS2023年1URL\h/NVIDIA/cutlasLLaMAarXiv:2302.139712023aH.TouvronL.MartinK.StoneP.AlbertA.AlmahairiY.BabaeiN.BashlykovS.Batra、P.BhargavaS.BhosaleD.BikelL.BlecherC.坎頓?費雷爾M.ChenG.CucurullD.Esiobu、J.FernandesJ.FuW.FuB.FullerCV.GoswamiN.GoyalA.HartshornS.HosseiniR.HouH.InanM.KardasV.KerkezM.KhabsaI.Kl