【图书】DeepSeek核心技术揭秘

主要观点总结

《DeepSeek 核心技术揭秘》一书深入解析了 DeepSeek 系列 AI 模型的技术细节，特别是 DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1 的技术突破与创新。这本书介绍了DeepSeek-V3模型拥有的混合专家（MoE）架构、多头潜在注意力、无辅助损失的负载平衡等技术特点，以及其通过 MLA 和 MoE 架构、在大量高质量 token 上预训练的方式。此外，还详述了 DeepSeek-R1 如何基于 DeepSeek-V3 构建，采用纯强化学习（RL）训练，并解决了可读性和多语言混杂问题。本书共7章，涵盖DeepSeek的架构、训练优化、推理部署等方面，由资深AI专家编写，提供前沿技术解析与实践指导。

关键观点总结

关键观点1: DeepSeek 系列 AI 模型的技术突破与创新

详细介绍了DeepSeek系列中的两个模型DeepSeek-V3和DeepSeek-R1的技术特点与创新点。

关键观点2: DeepSeek-V3的技术特点

阐述了DeepSeek-V3的混合专家（MoE）架构、多头潜在注意力机制、无辅助损失的负载平衡等核心技术，以及其通过预训练在提高推理效率和降低成本方面的优势。

关键观点3: DeepSeek-R1 的强化学习应用

解释了DeepSeek-R1如何利用强化学习技术解决可读性和多语言混杂问题，以及其在数学和代码任务上的表现。

关键观点4: 书籍内容与结构

该书共7章，涵盖DeepSeek的架构、训练优化、推理部署、强化学习技术及行业影响等方面，由资深AI专家编写，提供实践指导。

正文

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DeepSeek-V3 是一款拥有 6710 亿参数的混合专家模型（MoE），采用 MLA 和 MoE 架构，在 14.8 万亿高质量 token 上预训练，具备高效推理和低成本优势。其创新技术包括多头潜在注意力、无辅助损失的负载平衡、多 token 预测（MTP）等，并通过自研 HAI-LLM 框架优化训练效率。

DeepSeek-R1 基于 DeepSeek-V3 构建，采用纯强化学习（RL）训练，创新性地使用 GRPO 算法和结果导向奖励模型，显著提升推理能力。其 “冷启动 + 多阶段 RL” 策略解决了可读性和多语言混杂问题，使模型在数学、代码等任务上媲美 OpenAI-o1。

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