Deepseek-V1：开源语言模型的长远发展

元数据

• 分类：人工智能
• 标签：开源模型、LLaMA、深度学习、语言模型
• 日期：2025年4月12日

内容概述

Deepseek-V1是基于LLaMA架构的开源语言模型，旨在通过长远发展理念进行扩展。模型采用了多种先进技术以优化性能和推理成本，并通过不同阶段的训练提升其在中英文指令数据上的表现。

模型结构

Deepseek-V1基于LLaMA架构，采用了以下技术：

• Pre-RMSNorm：一种用于优化神经网络训练的正则化方法。
• SwiGLU和RoPE：用于提升模型的非线性表达能力。
• GQA：在67B参数模型中使用以降低推理成本。
• BBPE算法：用于将文本分词，训练语料库约24GB，词汇表大小为102400。
  

训练过程

SFT训练

• 收集了1.5百万条中英文指令数据。
• 微调7B参数模型进行4个epochs，67B参数模型进行2个epochs。
• 学习率设置为1e-5和5e-6。

DPO训练

• 使用Deepseek Chat Models生成响应，构建偏好对。
• 批量大小为512，学习率为5e-6。

数据表格

警告区块

⚠ 在训练过程中，确保数据集的多样性和质量，以避免模型偏差。

行动清单

• ✅ 研究并实施Pre-RMSNorm、SwiGLU和RoPE在其他模型中的应用。
• ✅ 测试GQA在不同规模模型中的推理成本优化效果。
• ❗ 收集更多多样化的中英文指令数据以提升模型泛化能力。

来源：DeepSeek LLM: Scaling Open-Source Language Models with Longtermism

💡启发点：通过结合多种优化技术，Deepseek-V1在性能和推理成本上取得了显著平衡，这为未来开源语言模型的发展提供了新思路。