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<p>本篇论文介绍了<strong>DeepSeek-V3</strong>，一个拥有6710亿参数的庞大<strong>混合专家（MoE）语言模型</strong>。文章详细阐述了其<strong>架构创新</strong>，特别是无需辅助损失的负载均衡策略和多令牌预测目标，旨在提高训练效率和模型性能。此外，文中也探讨了DeepSeek-V3<strong>训练基础设施</strong>的优化，包括计算集群、低精度训练技术和内存节省策略。论文还介绍了<strong>预训练和后期训练</strong>的细节，包括数据构建、长上下文扩展以及在多种基准测试上的<strong>评估结果</strong>。文章最后讨论了模型的<strong>局限性</strong>并对未来硬件设计提出了<strong>建议</strong>，强调了DeepSeek-V3在<strong>成本效益</strong>和<strong>性能</strong>方面的优势，尤其在编码和数学任务上表现突出，同时承认了其部署方面的挑战。</p><p>http://arxiv.org/abs/2412.19437</p>