DeepSeek v3 技术报告阅读笔记

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注

本文参考 DeepSeek-v3 / v2 / v1 Technical Report 及相关参考模型论文
本文不包括基础的知识点讲解，为笔记/大纲性质而非教程，建议阅读技术报告原文
交流可发送至邮箱 henryhua0721@foxmail.com

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架构核心

核心：

MLA 高效推理
DeepSeekMOE 更经济的训练
MTP 提高模型性能

架构上看主要改进在于Attention层和FFN层：
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MLA

参考deepseekv2的technical report内容

KV cache

类GPT模型的decoder架构在推理时一个个token输出，每一次输出都作为下一次输出的输入，带来大量重复计算。KV cache空间换时间，降低推理复杂度。

w/o KV cache：

每一次推理计算attention时，当前token前的token QK计算在前面步骤被重复计算，结果可以使用KV cache存储而非再次计算。
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huggingface/transformers/gpt2的KV cache代码：

        if layer_past is not None:past_key, past_value = layer_pastkey_states = torch.cat((past_key, key_states), dim=-2)value_states = torch.cat((past_value, value_states), dim=-2)if use_cache is True:present = (key_states, value_states)else:present = None

KV cache存在的问题：对GPU memory的需求巨大
解决办法：

Quantization
（Deepseek）减小输入以减小cache

Letent KV

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使用letent KV替代传统KV存储到cache中。对kv压缩：

传统attention：k = Wh / v = Wh
latent KV：使用更小的letent变量c作为中间变量，可以表示 k/v，存储cache

在推理的时候本质上不需要计算出单独的k和v变量：
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计算q*kT的时候可以使用线性代数运算使得不需要单独提出参数矩阵，而是可以化为大的参数矩阵（图中 W^ QT 和 W^ UK 相乘）

同样对key压缩：
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Decouple RoPE

参考：Multi-Head Latent Attention: Boosting Inference Efficiency
RoPE的引入导致q和k都被R矩阵加权，对KV cache造成的损害：
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解决办法：引入新的multi-head queries（和不做低秩分解的q相同）
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每个 attn 层额外增加 multi-head queries q^R
添加共享的key用于 k^R
再将 q^ R 和低秩分解的 q、k^R 和低秩分解的k concate起来

huggingface discussion上似乎提供了更sufficient方法：将rope part和none-rope part进行sum up而非concatenate
（链接找不到了qwq）

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KV cache存储的：

c^KV
k^R

DeepSeekMOE

MOE

大语言模型主要的计算量集中在attention层，参数量集中在FFN层。
MoE的本质是将FFN分组。好处在于模型易于scale up以及降低cost。
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Gate将输入计算前往各个FFN分组的概率：

Dense MoE：计算每个分支的概率，并进行加权
Sparse MoE：取概率top-k

每个expert是两个MLP层。
传统MoE的问题：学习知识重合、expert之间无法区分 -> DeepSeekMOE

Load Balance

传统MOE训练出现马太效应：某个单个expert训练较好，引导gate划分更多token给它训练，导致单个expert过拟合、其他expert欠拟合。

Load balance的解决办法：

(Switch transformer) loss control：在损失函数中制约
(DeepSeek) loss free：添加bias

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DeepSeekMOE

划分更小的exert
设置某些共享expert学习常识

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Fine-grained Expert Segmentation
- N expert -> 2N expert，top2 -> top4。
- 降低每个expert（两层MLP）中间层宽度，使得model整体参数量没有变大，但是减小了模型variance
Shared Expert Isolation：shared expert
- 具有error correction机制：大多数问题shared expert会回答（通），其他expert（专）进行correct

load balance

添加bias

通过添加bias手动提高softmax后某些expert的概率。在训练中，观察后不断进行调整（但是不属于loss的范畴）

sequence-wise balance loss（区别于传统的token-wise）
Node-limited Routing：训练时限制每个token只送到M个nodes中，降低通信成本。
No token-dropping：token-dropping是对于load balance比较高的expert drop掉新的token input（直接过残差层不经过FFN）。这里不使用，因为上面的方法已解决load balance。

MTP

Deepseek MTP参考：

Meta MTP
EAGLE

当前language model的训练方式导致的问题：

teaching force导致training每次输入的都是perfect content
NTP导致近视👓，planning能力差
每次只预测下一个token，training signal较弱

-> 一次预测多个token ：MTP

Meta MTP

将head分组，每个head负责一个token
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training singal更强（每一层都有反馈）
一次预测4个token，加强planning能力
缓解teaching force问题，不再过于local

但是并行heads违背了auto regression的想法，打破前后依赖 -> EAGLE（使用auto regression heads）

Speculative Decoding

LLM inference的问题 -> Slow

KV cache
speculative decoding
- quick guess（小模型，快但精度低）
- cheap verification（大模型，慢但精度高）

实现方式

independent：两个LLM一大一小
- 简化过程：小LM生成sequence后给大LM计算每个token概率，若一致则accept，否则从reject token开始重新生成
- 实际上使用小LM加速大LM生成过程，大LM生成过程中实时纠错
self：只借助大LLM中间某些head实现
- Medusa / EAGLE 模型