目前，可能最靠谱的国产大模型来了！韭菜助力，幻方量化携DeepSeek-V2铸国产大模型之光？
社长基本上以美股为主，很少会涉及到A股，但今天在过AI 进展日报时候看到对于国产大模型 DeepSeek-V2的分析，顿时来了兴趣，不查不要紧，原来这个大模型是幻方量化的子公司做的啊。
提到幻方量化，大家应该都很熟悉，作为国内头部量化机构，规模最高突破千亿，这些年利用出色的量化技术，在A股“收割”了一波又一波的游资与散户，更是赚的盆满钵满，赚了钱，但幻方并没有放弃自己的AI梦想，在过去这两年囤积了大量的英伟达显卡，自己开始做大模型，并于2023年成立了DeepSeek，致力于让人工通用智能（AGI）成为现实。他们提供了DeepSeek平台，让用户可以访问他们的人工智能模型。
DeepSeek V2 模型是幻方量化旗下的公司 DeepSeek 开发的第二代 Mixture of Experts（MoE）模型。MoE 模型通过整合多个“专家”（小模型或网络），每个专家负责处理特定类型的数据或任务，来提高整体模型的性能和准确性。这种结构允许模型更有效地处理复杂和多样的任务，因为它可以动态地调用最适合当前输入数据的专家。
DeepSeek V2 的核心特点包括：
大规模参数：拥有2360亿的总参数量，其中激活参数为210亿，这使得它在处理复杂问题时具有较高的表现力。
优化性能：相较于其他同类模型，如 Meta 的 Llama 3 70B，DeepSeek V2 在成本和性能上都有显著优势。它特别适合处理中文语言查询，但也在编程语言处理（HumanEval）和数学问题（GSM 8K）方面展现出优越的性能。
高效训练与推理成本：该模型不仅在开源社区中可用，而且在推理成本上极具竞争力，其运行成本显著低于市场上的其他竞争模型。
创新的注意力机制：DeepSeek V2 实现了一种新颖的 Multi-Head Latent Attention 机制，该机制改善了模型的缩放性和准确度。
在当前人工智能技术的竞赛中，DeepSeek V2模型凭借其前沿技术和开放策略，成为了一个不容忽视的强大参与者，标志着中国AI技术在全球竞争中的重要进步。DeepSeek V2模型不仅在成本效率上具有显著优势，而且在处理复杂编程和数学问题上表现出色。
社长好歹也是一枚AI学霸啊，遂找出论文来一探究竟，为何这个大模型会受到如此关注。
根据论文中的相关内容，论文将DeepSeek-V2与其他模型进行了比较，主要从以下几个方面进行了对比：
1. HumanEval and LiveCodeBench:
- 在HumanEval和LiveCodeBench基准测试中，DeepSeek-V2相对于其他模型（如DeepSeek 67B、Mixtral 8x22B、Mistral Large、Qwen Max等）表现出更好的性能。这些基准测试涉及到人类评估和代码编写等任务，DeepSeek-V2在这些任务上取得了较好的结果。
通过与其他模型在不同基准测试中的对比，论文展示了DeepSeek-V2在人类评估和代码编写等任务上的优越性能，突显了其在多方面任务中的表现优势。
本论文的核心思想是通过引入DeepSeekMoE架构，结合监督微调（SFT）和强化学习（RL）等技术，构建了DeepSeek-V2模型，实现了在经济成本下训练强大模型的目标。
主要改进包括：
1. DeepSeekMoE架构的应用：将专家分段细化以提高专业化和知识获取准确性，同时隔离一些共享专家以减少路由专家之间的知识冗余。
2. 监督微调（SFT）：通过微调模型以适应特定任务或领域，提高模型性能和与人类偏好的对齐度。
3. 强化学习（RL）：采用GRPO算法进行强化学习，优化响应选择，提高模型生成响应的质量。
不足之处可能包括：
1. 对于一些特定任务或数据集，模型性能仍有提升空间，需要更多的领域适应性和细化调整。
2. 在训练成本和效率方面，仍有进一步优化的空间，以提高模型训练的效率和经济性。
3. 在模型的泛化能力和对多样性数据的处理方面，可能需要进一步的改进和探索，以适应更广泛的应用场景和数据类型。
论文对DeepSeek-V2进行了全面的介绍和评估：
1. 模型介绍:
DeepSeek-V2是一个大型MoE语言模型，支持128K上下文长度，具有经济高效的训练和推理特性。其创新的架构包括Multi-Head Latent Attention（MLA）和DeepSeekMoE，相较于之前的DeepSeek 67B模型，在性能上有显著提升，同时节约了训练成本。
2. 性能评估:
DeepSeek-V2在多个基准测试中展现出强大的性能，包括多学科多选题、语言理解与推理、闭卷问答、阅读理解、语言建模、中文理解与文化等领域。在这些基准测试中，DeepSeek-V2表现优异，与其他开源模型相比取得了顶尖水平的成绩。
3. 注意力机制比较:
论文对不同注意力机制的性能进行了比较，发现Multi-Head Latent Attention（MLA）相对于传统的注意力机制表现更优秀，特别是在推理过程中显著减少了键-值缓存的占用，提高了推理效率。
4. 与其他模型的对比:
通过与其他模型在人类评估和代码编写等任务上的对比，DeepSeek-V2展现出更好的性能，表现出在多方面任务中的优势。
综合来看，论文详细介绍了DeepSeek-V2模型的架构、性能评估以及与其他模型的比较结果，展示了该模型在多领域任务中的优越性能和高效性。同时，论文还指出了未来研究方向，如如何在不影响模型整体性能的情况下对齐模型与人类偏好等问题，为相关领域的进一步研究提供了有价值的方向。
看完论文以后，对DeepSeek及其V2模型的简要进行一下介绍：
DeepSeek V2模型的核心技术特点
Mixture of Experts (MoE) 架构：
DeepSeek V2模型采用了MoE架构，这一架构支持将不同的"专家"网络集成在一个统一的框架中，每个专家负责处理特定类型的任务。
这种设计允许模型动态调整使用哪些专家来响应不同的查询，从而优化处理效率和结果质量。
多头潜在注意力机制（Multi-Head Latent Attention）：
DeepSeek V2引入了一种创新的注意力机制，该机制通过优化键值存储和查询的处理，显著提高了模型的计算效率。
这种机制减少了内存的需求，同时保持或提升了模型对信息的处理能力。
优化的性能：
在HumanEval（编程问题评估）和GSM 8k（数学问题评估）标准测试中，DeepSeek V2显示了其在代码和数学问题解决方面的卓越能力。
这证明了其在处理高复杂度问题时的实用性和高效性。
DeepSeek V2模型是AI领域的一次重要突破，它不仅展示了幻方量化在AI技术开发方面的深厚实力，也反映了中国科技企业在全球高科技竞赛中的日益增强的竞争力。通过其开源策略和技术创新，DeepSeek V2模型为全球的AI研究和应用提供了新的可能性，预示着AI技术未来发展的广阔前景。
最核心的创新是——Multi-Head Latent Attention：
Multi-Head Latent Attention（MLA）是DeepSeek-V2论文中的一个核心创新之一。MLA是一种创新的注意力机制，通过低秩键-值联合压缩，实现了比传统的Multi-Head Attention（MHA）更好的性能，并显著减少了在推理过程中的键-值缓存，从而提高了推理效率。MLA的引入对于提升模型的性能、经济性和效率起到了关键作用，是DeepSeek-V2模型中重要的技术创新之一。
MLA利用低秩键-值联合压缩来消除推理时键-值缓存的瓶颈。这种创新的注意力机制显著减少了推理过程中的键-值（KV）缓存，从而提高了推理的效率。MLA旨在解决传统Transformer模型使用Multi-Head Attention (MHA)时存在的问题，其中在生成过程中，庞大的KV缓存成为限制推理效率的瓶颈。虽然其他方法如Multi-Query Attention (MQA)和Grouped-Query Attention (GQA)旨在减小KV缓存的大小，但它们通常在性能上不如MHA。相比之下，DeepSeek-V2中的MLA在性能上优于MHA，同时需要较小量的KV缓存，从而提高了推理效率。
通过将MLA纳入其架构中，DeepSeek-V2优化了注意力机制，以便在推理过程中高效处理和生成响应，使其成为各种自然语言处理任务中强大而高效的语言模型。
下图简要展示了Multi-Head Attention（MHA）、Grouped-Query Attention（GQA）、Multi-Query Attention（MQA）和Multi-Head Latent Attention（MLA）的示意图。MLA通过将键和值联合压缩成一个潜在向量，在推理过程中显著减少了键-值缓存。
- MHA：在MHA中，键、查询和数值分别投影，每个注意力头独立操作。
- GQA：GQA将查询分组并集体操作，减少了单独查询的数量。
- MQA：MQA分别压缩查询和键，减少了键-值缓存的总体大小。
- MLA：MLA将键和值联合压缩成一个潜在向量，在推理过程中显著减少了键-值缓存。
通过创新性地联合压缩键和值，MLA优化了注意力机制，提高了推理效率。
这个示意图展示了MLA如何通过高效减少推理过程中的键-值缓存，相比MHA、GQA和MQA等其他注意力机制，MLA在提升推理效率方面的优势。
根据论文中的相关内容，Multi-Head Latent Attention（MLA）通过低秩键-值联合压缩的方式，将注意力机制中的键和值压缩成一个潜在向量，从而显著减少了在推理过程中的键-值缓存。这种设计使得MLA在推理过程中大幅减少了显存占用，降低到之前MHA架构的5%到13%的水平，从而提高了推理效率。MLA的优势在于在保持性能的同时，显著减少了推理时所需的存储空间和计算量，实现了更高效的推理过程。
根据论文中的相关内容，论文对不同注意力机制在四个难度较高的基准测试中进行了评估，主要包括以下几个方面的结果：
1. Ablation of Attention Mechanisms:
- 在对比MHA、GQA和MQA三种模型在相同架构下的性能时，发现MHA在这些基准测试中表现出明显的优势，相较于GQA和MQA，MHA取得了更好的结果。
2. Comparison Between MLA and MHA:
- 对比使用MLA和MHA的MoE模型在四个难度较高的基准测试中的结果，发现MLA相较于MHA表现更好。尤其值得注意的是，MLA在推理过程中显著减少了键-值缓存的占用，提高了推理效率。
综合来看，论文的结果表明MHA在基准测试中表现优越，而MLA作为一种创新的注意力机制，在推理效率和性能方面都取得了显著的进展。
DeepSeek-V2相对于其前身DeepSeek 67B引入了几项关键的差异和改进：
模型参数：DeepSeek-V2包含236B总参数，每个标记激活21B参数，而DeepSeek 67B具有不同的参数配置。
上下文长度：DeepSeek-V2支持128K标记的上下文长度，相比DeepSeek 67B提供了更大的上下文窗口。
架构：DeepSeek-V2采用了创新的架构，如Multi-head Latent Attention (MLA)和DeepSeekMoE，提高了效率和性能。
训练成本：DeepSeek-V2在训练成本方面实现了显著的节约，将KV缓存减少了93.3%，并提高了最大生成吞吐量，相较于DeepSeek 67B。
性能：DeepSeek-V2在英文和中文的广泛基准测试中展现出更强大的性能，即使激活参数较少，也使其成为开源领域中最强大的MoE语言模型。
微调：DeepSeek-V2利用监督微调（SFT）和群体相对策略优化（GRPO）来使模型与人类偏好保持一致并提高性能。
总的来说，DeepSeek-V2在性能、效率和成本效益方面相对于DeepSeek 67B表示了重大进步，使其成为开源领域中顶尖的语言模型。
此外，监督微调（SFT）和强化学习（RL）也助力颇多：
使用监督微调（SFT）和强化学习（RL）对DeepSeek-V2带来多方面好处：
1.监督微调（SFT）：
性能提升：SFT允许对DeepSeek-V2进行进一步优化，通过在特定任务或数据集上微调模型，提高在这些任务上的性能。
与人类偏好对齐：通过整合SFT，DeepSeek-V2可以更紧密地与人类偏好和需求对齐，增强模型生成更符合人类期望的响应能力。
领域适应：SFT使模型能够适应特定领域或任务，通过针对性数据的训练，在专业领域中表现更佳。
2. 强化学习（RL）：
优化响应选择：RL训练使DeepSeek-V2学会从可能的响应中选择正确和令人满意的答案，提高生成输出的质量。
高效模型探索：RL使模型能够探索不同的响应策略，并从互动中获得的反馈中学习，从而在生成响应时做出更有效的决策。
节约训练成本：通过采用群体相对策略优化（GRPO）进行RL训练，DeepSeek-V2可以节省训练成本，同时释放模型的全部潜力。
Group Relative Policy Optimization（GRPO）是一种用于强化学习的优化算法，旨在提高模型的训练效率和性能。相较于传统的强化学习方法，GRPO采用了一种更为高效的策略，通过群体得分来估计基线，而不需要与策略模型大小相同的评论模型。
这种方法有助于减少训练成本，同时仍能使模型充分发挥潜力，从可能的响应中选择正确和令人满意的答案。GRPO算法的引入使得DeepSeek-V2在强化学习训练过程中能够更有效地优化模型，提高生成响应的质量，并在各项任务中取得更好的表现。
SFT和RL通过针对特定任务微调模型、与人类偏好对齐、改善响应选择和实现高效模型探索，最终提升DeepSeek-V2的性能，更有效地利用模型的能力。
幻方要感谢韭菜们的贡献，韭菜助力，成就国产大模型之光。
总结与未来展望
DeepSeek V2展示了MoE技术在AI模型中的进一步发展，特别是在处理大规模数据和复杂任务时的优势。幻方通过持续的技术创新和对开源精神的承诺，不仅推动了AI技术的进步，也为整个行业的发展提供了宝贵的参考。未来，随着更多的研究和应用实践，我们可以期待看到更多高效、可扩展的AI模型，以及它们在各种现实世界应用中的实现。
幻方和DeepSeek V2的例子也强调了人才、创新精神和技术追求在推动科技进步方面的重要性。在AI这样快速发展的领域，持续的创新和技术积累是实现长远成功的关键。
DeepSeek v2作为一种新型的AI模型，通过其多种创新技术，显著降低了计算成本，同时提高了运算效率，这使得其在AI领域的潜力非常值得关注：
成本效率：DeepSeek v2的推理成本仅为1块钱每百万token，比许多其他模型要低得多。这种低成本的实现是通过一种高效的计算架构以及优化的算力使用，使得模型在经济性和效率上都表现出色。
算力利用率与利润：DeepSeek v2运用8xH800集群，每小时可以创造50美元的收入，而成本仅为15美元。这种高利润率部分得益于更大的batch size和高利用率（假设80%），显示出其优化的算力分配极其有效。
训练成本：在训练阶段，DeepSeek v2相较于其他大模型如Llama 3 70B或GPT-4，使用的算力仅为其一小部分。这说明DeepSeek v2在训练效率上进行了显著的优化，大大降低了计算成本。
创新技术—Multi-Head Latent Attention (MLA)：MLA技术通过将Key和Value的cache压缩至Latent vector来显著减少内存占用，这是一种创新的低秩压缩方式，虽然可能存在过度压缩的风险，但它确实降低了计算复杂度并可能提高了模型的泛化能力。
行业影响：通过这种高效和低成本的模型设计，DeepSeek v2不仅可能挑战现有的AI大厂，如OpenAI，还可能推动整个行业向更经济高效的解决方案转变。长远来看，这样的创新能够推动新应用的发展，提升对算力的需求。
未来预期：考虑到技术的持续进步，未来模型的推理成本可能会进一步下降，促使AI技术在之前成本过高的应用场景中变得可行。
DeepSeek v2的出现和表现不仅展示了其自身的技术优势，也预示了AI领域未来可能的发展方向，尤其是在提高效率和降低成本方面。这些创新可能会对整个行业产生深远的影响，值得业界密切关注。
感谢“韭菜们”的贡献！！
国产大模型有了点黑夜里的光！！
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