在今年春节期间，DeepSeek这个名字成了科技界的热议话题。依托于DeepSeek-V3和DeepSeek-R1所展现出的创新技术和出色表现，DeepSeek迅速抓住了行业和大众的关注。无论是技术专家还是普通用户，都对DeepSeek的赞誉不断。这篇科普文章旨在让每位读者，无论技术背景如何，都能轻松领会DeepSeek的核心技术。

DeepSeek系列模型的技术创新 1. DeepSeek的关键技术概览 1.1 DeepSeek MoE架构

DeepSeek通过对传统Mixture of Experts（MoE）模型的两项独到改进，展现了其强大的技术实力。

• 细粒度专家划分：DeepSeek采用更细的专家划分策略，增加了专家数量，同时降低了每个专家的参数量，使得模型在保持总参数量及激活参数量不变的情况下能更灵活地进行组合。
• 共享与路由专家的分离：在输入数据处理中，DeepSeek将专家分成共享专家和路由专家，提高了模型在数据处理中的泛化能力，能够更好地适应不同输入。

此外，DeepSeek-V3还推出了新型负载均衡策略，动态调整对不同专家的路由倾向。这种创新，旨在解决MoE中的负载不均问题，从而进一步优化模型性能。

1.2 群体相对策略优化（GRPO）

GRPO算法是强化学习中一种优秀的计算效率优化版本，能在保持效果的同时显著降低计算资源消耗。与传统的PPO算法相比，GRPO去除了Value模型的依赖，通过对模型的多次采样来评估奖励，从而减少了计算成本，同时提升了训练效率。

1.3 多头隐式注意力（MLA）

DeepSeek在隐式多头注意力机制中，提出对KVCache进行低秩分解，显著减少了需要缓存的数据量，提升了推理效率。这一创新让DeepSeek能够在相同的计算资源下，处理更长的上下文，从而提升了模型表现。

1.4 多令牌预测（MTP）

通过并行生成多个tokens，DeepSeek实现了更高的训练和推理效率。这一变革性的改进，不仅提升了模型的生成质量，也减少了自回归生成的步数，有效加速推理过程。

1.5 混合精度框架

DeepSeek-V3采用FP8训练，结合BF16精度，降低内存消耗并提升训练稳定性。这一策略确保模型在高效学习的同时，保持了效果和质量，展现出绝佳的性价比。

2. DeepSeek R1-Zero与R1的突破

DeepSeek R1和R1-Zero模型在推理能力上显露出惊人潜力。R1-Zero是首次完全依赖强化学习训练出的推理模型，展示了模型自我进化的可能性。相较于著名的GPT系列，DeepSeek在推理过程中不仅可解释性强，还能以更低的成本为用户提供更高效的服务，吸引了全球用户的目光。

深入探讨的意义