DeepSeek V3 – 国产DeepSeek开源的最新版 AI 模型刷屏海内外

核心亮点

• 卓越的多语言编程能力：在aider多语言编程测评中超越Claude 3.5、Sonnet V2等竞品。
• 高达6850亿参数的MoE架构：包含256个专家，每次计算动态选择前8个专家参与。
• 强大的上下文支持：默认支持4K上下文，最长支持8K上下文，未来将开放支持128K上下文的开源模型。

主要功能

• 自然语言查询处理：理解和处理用户的自然语言查询，提供快速准确的回答。
• 代码生成能力：帮助开发者快速生成代码片段，提高开发效率。
• API和Web服务：提供API和Web服务，方便用户在不同场景下集成和使用。
• 性能优化：相比之前的版本，性能有了质的飞跃。

技术原理

• 混合专家（MoE）架构：

  • 包含256个专家，每个专家是一个独立的神经网络，处理特定任务或数据类型。
  • 通过sigmoid路由方式，每次计算动态选择前8个最相关的专家。

• 规划、搜索、提取、丰富：

  • 规划：基于用户查询，规划最终结果的形式，定义要提取的实体类型及相关的列。
  • 搜索：结合关键词搜索与神经搜索，在Exa的支持下，精准定位内容。
  • 提取：利用大型语言模型（LLM），高效识别并提取内容中的特定信息。
  • 丰富：对提取的数据进行进一步的内容填充，确保每个条目详尽无遗。

• 多模态能力：使用OCRv12技术，更好地保留图片中的文字、格式排版和公式，效果超越传统OCR。

• 流式渲染优化：

  • 网页端采用流式输出，但每次渲染需要重新解析Markdown，当前60tps渲染速度可能导致一定延迟。

性能和效率提升

• 参数规模：高达6850亿参数的MoE架构，捕捉更复杂的模式和关系。
• 计算资源管理：通过MoE架构，动态选择最合适的专家进行计算，减少不必要的计算和内存消耗。
• 并行策略：使用数据并行、张量并行、序列并行和1F1B流水线并行等策略，提高硬件利用率，加快训练速度。
• 优化的学习率调度器：使用多阶段学习率调度器，保持最佳学习速率。
• Scaling Laws研究：深入研究Scaling Laws，找到最优的模型/数据规模分配比例，预测大规模模型训练结果。
• 安全评估：全训练过程中进行严格的数据安全性筛选，确保模型符合人类价值观。

应用场景

• 教育培训：作为个性化学习助手，提供即时解答和辅导。
• 内容创作：帮助写作和内容创作者获取灵感、生成内容大纲或进行文本润色。
• 科研探索：帮助研究人员进行数据分析、模式识别等复杂任务。
• 产品开发：通过DeepSeek API，将AI功能无缝集成到各种应用和产品中。
• 信息检索：革新搜索引擎理念，从“答案引擎”转变为更强大的“检索引擎”。以上Markdown格式的内容清晰地展示了DeepSeek V3的核心亮点、主要功能、技术原理、性能和效率提升以及应用场景。