DeepSeek-V3 是怎么训练的

DeepSeek-V3 是怎么训练的

摘要

DeepSeek-V3 以约550万美元成本开源，性能媲美Claude 3.5。在MATH 500、AIME 2024等高级数学测试中表现尤为突出，采用MLA、DeepSeekMoE架构和创新负载均衡策略，在显存和计算开销上实现优化。工程优化包括DualPipe流水线并行、通信优化、内存管理和FP8低精度训练。预训练覆盖广泛数据集，并通过两阶段策略扩展上下文长度。后训练阶段结合有监督微调和强化学习，提升模型对齐人类偏好的能力。