一 郑纬民院士关于DeepSeek的介绍

对话中国工程院院士：DeepSeek，究竟厉害在哪里？

近日，DeepSeek应用成功登顶苹果美国地区应用商店免费App下载排行榜，并在全球范围内赢得了广泛的关注和赞誉。
特别是在中国工程院的院士、清华大学计算机系教授郑纬民以及多位AI圈人士的解读下，DeepSeek的成功背后的秘密逐渐揭晓。
究竟DeepSeek厉害在哪里？其独特的MLA架构、DeepSeekMOE架构以及大规模MoE专家模型的使用等技术创新是关键所在。

一、DeepSeek的技术创新

DeepSeek的成功离不开其强大的技术创新。
DeepSeek自研的MLA架构和DeepSeekMOE架构为其模型训练成本的降低起到了关键作用。
郑纬民指出，MLA架构主要通过改造注意力算子压缩了KVCache大小，实现了在同样容量下可以存储更多的KVCache。
该架构与DeepSeek-V3模型中的FFN层改造相配合，形成了一个非常大的稀疏MoE层，这是DeepSeek训练成本低的最关键原因。

KVCache是一种优化技术，常被用于存储人工智能模型运行时产生的token的键值对（即key-value数值），以提高计算效率。
在模型运算过程中，KVcache充当内存库的角色，存储模型之前处理过的token键值，通过模型运算计算出注意力分数，有效控制被存储token的输入输出。
以存换算的方式避免了多数大模型运算每次都是从第一个token开始运算的重复计算，从而提升了算力使用效率。

二、MoE混合专家模型的应用

目前，通过MoE混合专家模型提升AI大模型的专业认知能力正成为业界公认的有效手段。
DeepSeek解决的另一个关键问题是如何在大规模、稀疏的MoE模型使用中的性能难题。
郑纬民透露，DeepSeek比较厉害的是其训练MoE的能力，成为公开MoE模型训练中第一个能训练成功这么大MoE的企业。

为保证大规模MoE专家模型的均衡运行，DeepSeek使用了先进的、不需要辅助损失函数的、专家加载均衡技术。
这一技术保证每个token下，少量专家网络参数被真正激活的情况下，不同的专家网络能够以更均衡的频率被激活，防止专家网络激活扎堆。
DeepSeek还充分利用专家网络被稀疏激活的设计，限制了每个token被发送往GPU集群节点的数量，这使得GPU之间通信开销稳定在较低的水位。

三、DeepSeek的实际应用与前景

DeepSeek的应用在实际场景中表现出了显著的优势。
其强大的自然语言处理能力，使得用户在询问各种问题、寻找信息时能够得到准确、及时的回应。
同时，DeepSeek还在不断地进行技术创新和优化，以更好地满足用户需求。

展望未来，DeepSeek仍有巨大的发展空间。
随着技术的不断进步和应用的深入，DeepSeek有望在人工智能领域取得更多的突破和创新。
同时，DeepSeek也将面临更多的挑战，如如何保持模型的持续更新、如何提高模型的准确性等。
但相信在DeepSeek团队的不断努力下，这些问题将逐一得到解决。

DeepSeek的成功离不开其强大的技术创新和不断优化的模型。
在未来的人工智能领域中，DeepSeek有望继续保持其领先地位，并为用户带来更好的体验和服务。

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以上内容仅供参考，如需了解更多关于DeepSeek技术的信息，请查阅相关文献资料或咨询专业人士。（完）

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