DeepSeek V1至R1的进化史体现了其在模型架构、训练效率和应用场景上的持续突破，以下是各阶段的核心技术演进与特点：
1. DeepSeek V1（2024年1月）
- 技术基础：基于LLaMA架构，采用Transformer结构，引入RMSNorm预归一化、SwiGLU激活函数和Rotary位置编码。
- 数据构建：通过去重、过滤、混合三步法处理2万亿token的多语言数据集（中英文为主），确保数据多样性与高质量。
- 训练优化：采用多步学习率衰减策略，提升训练稳定性；对齐阶段结合监督微调（SFT）和直接偏好优化（DPO）进行风格对齐。
- 局限性：模型架构创新较少，主要聚焦开源生态建设与基础策略完善。
2. DeepSeek V2（2024年5月）
- 架构创新：
- MLA（多头潜在注意力）：通过低秩压缩KV缓存，减少内存占用并提升推理效率。
- DeepSeekMoE：细粒度专家划分（每层160个专家+2个共享专家），结合动态路由与负载均衡策略，降低计算冗余。
- 训练升级：
- 数据量扩展至8.1万亿token，支持128K长上下文（通过YaRN技术）。
- 引入GRPO强化学习算法，优化数学推理能力。
- 性能表现：67B参数模型在代码生成、数学推理等任务中超越同规模闭源模型，训练成本显著降低。
3. DeepSeek V3（2024年底）
- 技术突破：
- Auxiliary-Loss-Free Load Balancing：无需辅助损失函数即可均衡专家负载，提升训练稳定性。
- 多Token预测（MTP）：单次预测多个token，推理速度提升至60 TPS（V2为20 TPS）。
- FP8混合精度训练：首次在超大规模模型中应用，减少GPU内存占用并加速训练。
- 数据与规模：基于14.8万亿token训练，支持128K上下文窗口，数学能力超越所有开源闭源模型。
- 应用场景：在代码生成、数学竞赛（如美国数学竞赛）中表现突出，生成速度与吞吐量显著优化。
4. DeepSeek R1（2025年1月）
- 定位与架构：
- 专注推理任务，采用强化学习（RL）与GRPO算法，摒弃传统监督微调（SFT），通过自进化能力提升复杂推理能力。
- 基于V3架构优化，动态门控机制精准激活专家，计算效率进一步提升。
- 性能优势：
- 在DROP任务中F1分数达92.2%，数学竞赛AIME 2024通过率79.8%，推理能力领先同类模型。
- 支持128K上下文，参数规模达6710亿，每次推理仅激活370亿参数。
- 应用场景：适用于学术研究、决策支持等需深度逻辑分析的场景，与V3形成互补。
总结：技术演进路径
- 架构迭代：从V1的LLaMA基础到V2的MLA+MoE，再到V3的负载均衡与MTP，逐步优化推理效率与模型规模。
- 训练创新：数据量从2万亿增至14.8万亿，结合FP8混合精度与DualPipe算法，实现成本与性能的平衡。
- 应用拓展：V3侧重通用任务，R1聚焦推理优化，共同覆盖代码生成、数学、多语言等场景。
DeepSeek的进化史展现了其对高效训练、推理能力与开源生态的持续探索，为AI技术民主化提供了重要推动力。
