43页PPT｜天津大学《深度解读DeepSeek：原理与效应》

这篇文章是对天津大学自然语言处理实验室的深度解读报告《深度解读DeepSeek：原理与效应》的总结。以下是文章的主要内容：

大语言模型发展路线图
- 历史回顾：从1950年代的早期AI研究到2024年的生成式AI发展，涵盖了图灵测试、达特茅斯会议、Eliza、专家系统、统计方法和神经网络的兴起。
- 关键技术：注意力机制（Attention）、Transformer架构、扩展法则（Scaling Laws）和人类价值对齐（RLHF）。
DeepSeek技术原理
- 版本迭代：DeepSeek从v1到v3/r1的技术演进，重点介绍了v2和v3的技术创新。
- 技术创新：采用稀疏Mixture-of-Experts（MoE）模型，进行了多项技术创新，包括MLA、FP8训练、Moe All-to-All通信瓶颈解决、MTP等。
DeepSeek效应
- 性能与成本：DeepSeek在性能和成本之间取得了良好的平衡，展示了其性价比优势。
- 计算资源：DeepSeek-v3在训练过程中使用了较少的GPU小时数，显示出其在计算资源利用上的高效性。
未来展望
- 模型架构：DeepSeek的模型架构和技术创新为未来的大语言模型提供了新的方向。
- 应用前景：DeepSeek在多个领域的应用潜力，特别是在推理模型和商业落地方面的可能性。
大语言模型的生命周期与范式
- 数据处理：包括预训练、后训练和应用部署等阶段。
- 模型优化：涉及自监督学习、微调和强化等技术。
成本分析
- 研发成本：DeepSeek的研发成本相对较低，显示出其在经济性上的优势。
- 数据与推理成本：DeepSeek在数据获取和推理阶段的成本也具有竞争力。