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　　技术，仅凭极少标注数据便大幅提升了模型的推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上，

　　DeepSeek-V3的模型架构整体上基于Transformer的MoE架构，并在细节实现上做了大量的创新和优化，如大量小专家模型、多头潜在注意力、无辅助损失的负载平衡、多token预测技术（MTP）等，大幅提升了模型的性能。

　　在模型训练方面，DeepSeek依托自研的轻量级分布式训练框架HAI-LLM，通过算法、框架和硬件的紧密配合，突破了跨节点MoE训练中的通信瓶颈，实现了高效稳定的训练。DeepSeek-V3是业界率先使用FP8进行混合精度训练的开源模型。

　　在推理部署方面，DeepSeek-V3采用预填充（Prefilling）和解码（Decoding）分离的策略，以及冗余专家策略，在提高推理速度的同时确保了系统的稳定性和可靠性。

　　为了解决纯强化学习训练带来的可读性差和多语言混杂等问题，DeepSeek-R1采用“冷启动+多阶段RL”的训练策略。在冷启动阶段，引入数千条高质量的长思维链数据对基础模型进行微调，强制规范输出格式，提高可读性。随后，通过两阶段强化学习进一步优化模型的性能。

　　推理导向RL：结合规则奖励（如答案准确性、语言一致性），优化模型在数学、编程等结构化任务中的表现。

　　通用对齐RL：融入人类偏好奖励模型，确保模型在开放域任务中的安全性与实用性。

　　DeepSeek-R1-Zero在训练初期没有人工示范，完全靠自己摸索。就像让小孩自己解谜题，结果他居然悟出了很多强大的解题技巧！但仅靠自我摸索的 DeepSeek-R1-Zero 给出的答案有时很难读懂，甚至会中英文混杂，或者偏离人们习惯的表达方式。

　　因此，在训练 DeepSeek-R1 时，DeepSeek 研究团队对模型进行了两次额外的调整：第一次是喂给它一些冷启动的例子，相当于给模型打好基础，让它知道回答时的基本礼仪和清晰度；第二次是在强化学习之后，收集在训练中表现优秀的解题示例，再混合一些人工整理的题目，重新训练模型。通过这样的流程，DeepSeek-R1 就像一个经历了自学、纠错、再学习、再实战的学生，已成长为解题高手。

　　上述过程还揭示了一个少有人注意的基本原则，那就是要让模型自由地思考。在许多 AI实验中，模型的结构约束越少，则当计算资源增加时，最终性能的上限越高。反之，如果在早期给模型添加过多的结构约束，则它的最终表现可能会受到限制，失去了更多自主探索的可能性。在各种训练模型推理能力的范式中，基于结果奖励的强化学习给模型的约束最少。以结果为导向，用结果来激励——“Don’t teach, incentivize.”也就是说，不要去“教”模型，而要“激励”它自主探索。

　　《DeepSeek核心技术揭秘》是剖析DeepSeek技术原理的专业技术书，以全面的内容、深入的技术原理解析和前瞻性的行业洞察，为技术人员、研究人员和大模型相关技术爱好者提供了宝贵的学习资料。

　　第2章为初学者深入浅出地讲解DeepSeek的使用方法。从推理模型与通用模型的差异，到具体的使用案例，读者可以直观地感受DeepSeek在实际应用中的强大功能。对提示工程的详细介绍，可以帮助读者了解如何通过精心设计的提示词更好地发挥DeepSeek的能力。对提示词链的高级使用技巧的介绍，为读者进一步提升DeepSeek使用效果提供参考。

　　第3章深入剖析DeepSeek-V3的模型架构、训练框架、推理阶段优化、后训练优化等关键技术。从混合专家模型（MoE）的起源与发展，到DeepSeek-V3的MoE优化，再到对多头潜在注意力（MLA）机制和多token预测的详细解读，帮助读者全面了解DeepSeek-V3在技术上的先进性和创新性。同时，对训练框架的并行策略、FP8混合精度训练及推理阶段的优化等内容的深入分析，展示了DeepSeek在提升效率和性能方面的不懈追求。

　　第4章关于DeepSeek-R1的技术剖析同样精彩纷呈。预备知识的介绍为读者理解后续内容打下了坚实的基础。对DeepSeek-R1-Zero的组相对策略优化（GRPO）算法、奖励模型等关键技术的深入剖析，可以帮助读者了解DeepSeek在强化学习领域的创新性探索。对DeepSeek-R1的训练过程和推理能力的蒸馏等内容的详细阐述，能让读者对这一创新技术的特点有全面的认知。

　　第5章从宏观的角度分析DeepSeek对人工智能技术格局的影响，包括打破硬件依赖迷思、冲击英伟达CUDA护城河、引发大模型技术路线的重新思考等多个方面。同时，总结了DeepSeek成功背后的启示，如领导者敏锐的技术直觉、长期主义的坚持、极致的工程优化等，为读者提供了宝贵的经验和启示。

　　第6章对DeepSeek“开源周”的多个技术项目进行了深入的分析。通过对FlashMLA、DeepEP、DeepGEMM、DualPipe与EPLB、3FS等项目的介绍，展示了DeepSeek在开源领域的积极探索，体现了其推动大模型技术普及和发展的决心。这些技术项目的详细解读，能让读者了解DeepSeek在降低人工智能技术门槛、促进技术交流与合作方面的巨大贡献。

　　第7章对大模型的发展进行了讨论。从MoE的发展趋势、MLA的展望，大模型的训练方法、推理部署，到GPU硬件及推理模型的发展趋势，以前瞻性的视角为读者描绘了大模型的发展蓝图。

　　本书由一线资深技术人员编写，知识点讲解清晰。内容完全围绕DeepSeek核心技术展开，提炼精华，不讨论与DeepSeek有关的大模型基础，而是关注DeepSeek本身。

　　卢菁，北京科技大学博士，北京大学博士后，B站、视频号优秀科技博主。曾任职于腾讯、爱奇艺等知名互联网公司，主要从事人工智能技术的应用和研发工作，主要研究方向为大模型、多模态、自然语言处理、知识图谱、推荐系统等。著有《速通机器学习》《速通深度学习数学基础》。

　　戴志仕，资深AI架构师，“寒武纪人工智能”公众号的创立者。2024年CCF国际AIOps挑战赛优秀奖获得者。拥有十余年人工智能算法研究和产业落地经验，成功实施过多个人工智能项目。