揭秘郑纬民院士关于DeepSeek的独家见解
近日，DeepSeek应用在全球范围内掀起了一股热潮，成功登顶苹果美国地区应用商店免费app下载排行榜，同时在苹果中国区应用商店也获得了第一的佳绩。
人们对于DeepSeek的成功背后所蕴含的技术与智慧产生了浓厚的兴趣。
中国工程院院士、清华大学计算机系教授郑纬民及多位AI圈人士在接受新浪科技采访时，为我们揭示了DeepSeek出圈的关键所在。
DeepSeek的成功，主要得益于其在模型成本降低方面的创新技术。
而模型成本的降低，又是如何通过技术实现的？这其中，DeepSeek的自研MLA架构和DeepSeekMOE架构扮演了核心角色。
我们来了解一下DeepSeek的MLA架构。
MLA主要通过改造注意力算子压缩了KVCache大小，使得在同样容量下可以存储更多的KVCache。
该架构与DeepSeek-V3模型中FFN层的改造相配合，实现了一个非常大的稀疏MoE层。
这其中，KVCache是一种优化技术，被用于存储人工智能模型运行时产生的token的键值对，以提高计算效率。
在模型运算过程中，KVcache充当内存库的角色，存储模型之前处理过的token键值，通过模型运算计算出注意力分数，有效控制被存储token的输入输出，以存换算避免了重复计算，从而提升了算力使用效率。
而DeepSeekMOE架构则是解决了非常大同时非常稀疏的MoE模型使用的性能难题。
目前，通过MoE混合专家模型提升AI大模型的专业认知能力正成为业界公认的有效手段。
DeepSeek比较厉害的是其训练MoE的能力，成为公开MoE模型训练中第一个能训练成功这么大MoE的企业。
为保证大规模MoE专家模型的均衡运行，DeepSeek使用了先进的专家加载均衡技术。
这项技术不需要辅助损失函数，能够确保每个token下，少量专家网络参数被真正激活的情况下，不同的专家网络能够以更均衡的频率被激活，防止了专家网络激活的扎堆现象。
这一技术的运用，有效地保证了模型的运行效率和稳定性。
DeepSeek还充分利用专家网络被稀疏激活的设计，限制了每个token被发送往GPU集群节点的数量，这使得GPU之间通信开销稳定在较低的水位。
这一创新点不仅降低了模型运行的成本，同时也提高了模型的实用性和可靠性。
DeepSeek的成功离不开其在模型成本降低方面的创新技术和智慧。
从MLA架构到DeepSeekMOE架构，再到专家加载均衡技术，DeepSeek展示出了强大的技术实力和创新能力。
而在未来，随着AI技术的不断发展，DeepSeek有望继续在人工智能领域取得更多的突破和成就。
通过郑纬民院士和多位AI圈人士的解读，我们了解到DeepSeek的成功并非偶然，而是源于其在技术创新和研发方面的持续投入和努力。
DeepSeek以其独特的技术和智慧，为我们揭示了人工智能的奥秘和潜力。
而我们有理由相信，DeepSeek将继续在人工智能领域发光发热，为我们带来更多的惊喜和突破。
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