DeepSeek研究路线和原理分析
引言
近年来，大规模语言模型（LLM）的训练和推理成本成为人工智能发展的核心挑战。传统Transformer计算量庞大，推理速度受限，使得模型难以高效部署。DeepSeek通过Mixture-of-Experts（MoE）架构优化计算、Multi-Head Latent Attention（MLA）提升推理效率、强化学习（GRPO）训练推理能力，以及模型蒸馏降低推理计算成本，构建了一条完整的研究路线。这套方法不仅让LLM训练更经济高效，同时使推理速度和成本达到最佳平衡。
DeepSeek研究路线概览
DeepSeek的研究路线主要围绕四个关键优化展开：
- MoE结构优化 —— 通过MoE减少90%计算量，降低训练成本，使大规模训练成为可能。
- MLA机制优化推理 —— 通过Multi-Head Latent Attention（MLA）减少93.3% KV存储，提升长文本处理能力，使推理效率提高5.76倍。
- 强化学习（GRPO）训练推理能力 —— 采用GRPO进行RL训练，使模型在数学、逻辑推理和代码生成任务上获得接近OpenAI-o1级别的推理能力。
- 模型蒸馏优化推理成本 —— 将高推理能力的大模型压缩为相对计算成本更低的小模型，从而实现高效部署和推理运行。
为了更直观地展现DeepSeek的研究路线，我们结合论文时间线展示其技术演进过程。
DeepSeek研究时间线
论文时间线与技术演进对比
| 时间 | 论文研究内容 | 研究路线对应阶段 |
|---|---|---|
| 2024年1月 | DeepSeek LLM | 提出MoE架构，优化计算效率，提高推理能力 |
| 2024年2月 | DeepSeekMath | 采用GRPO进行RL训练，提升数学推理能力 |
| 2024年5月 | DeepSeek-V2 | 采用MLA机制减少KV存储，提升长文本推理能力 |
| 2024年6月 | DeepSeek-Coder-V2 | 采用MoE结构和RL训练优化代码推理能力 |
| 2024年12月 | DeepSeek-V3 | 进一步优化MoE结构，结合RL和蒸馏 |
| 2025年1月 | DeepSeek-R1-Zero | 完全基于强化学习（RL），不依赖SFT训练 |
| 2025年2月 | DeepSeek-R1 | 结合SFT和RL训练，优化可读性和任务泛化能力 |
DeepSeek如何优化计算、推理和部署
MoE结构优化计算
传统LLM训练采用全参数（Dense）计算，每次计算都会激活所有参数，导致计算资源浪费。DeepSeek采用 Mixture-of-Experts（MoE）结构，将模型拆分为多个专家，每次仅激活一部分专家，大幅降低计算开销。
DeepSeek-V3采用671B总参数的MoE架构，但每次推理仅激活37B参数，使得计算量仅为同规模全参数 Transformer的一小部分，同时保持了大模型的推理能力。这一优化使得DeepSeek的计算需求降低了90%，训练成本大幅减少，使得更大规模的LLM训练成为可能。
MLA机制优化推理
KV（Key-Value）缓存是长文本处理的关键问题，传统Transformer采用 O(N²) 计算复杂度，导致长文本任务计算和存储需求急剧上升。DeepSeek采用Multi-Head Latent Attention（MLA）机制，对KV存储和计算进行了优化。
MLA通过低秩压缩和动态注意力分配，减少KV缓存存储，使其存储需求降低93.3%，同时提高推理吞吐量5.76倍。DeepSeek在128K长度的上下文任务下，依然能够保持高效计算，而不会受到显存瓶颈的限制。这一优化在代码、数学、科学论文等长文本任务上表现尤为突出。
强化学习（GRPO）训练推理能力
DeepSeek 采用强化学习（RL）进行推理优化，使得模型能够在数学、逻辑推理和代码生成等任务上展现出更强的能力。不同于传统LLM依赖监督微调（SFT），DeepSeek采用Group Relative Policy Optimization（GRPO）作为RL训练框架。
GRPO通过相对排序优化策略，让模型在同一任务上比较不同推理路径，从而优化最优解的选择。这种方法相比传统强化学习减少了对额外奖励模型（Critic）的依赖，提高了训练效率，同时降低了计算资源需求。DeepSeek-R1 采用纯RL训练，仅依靠自我探索训练，而非人工监督数据，依然在数学推理、代码生成等任务上达到了接近OpenAI-o1-1217的水平。
DeepSeek推理速度分析
DeepSeek的优化策略不仅减少了训练成本，同时在推理速度上也展现出显著优势。下表展示了DeepSeek在RTX 3090上的推理性能，不同规模模型的Token生成速度对比：
| 模型 | 总时长 (ns) | 加载时长 (ns) | Tokens 每秒 |
|---|---|---|---|
| DeepSeek: 14B | 17,065,433,000 | 6,406,687,700 | 63.05 |
| DeepSeek: 32B | 40,749,799,300 | 5,299,336,000 | 32.49 |
| DeepSeek: 70B | 109,397,301,800 | 31,870,481,500 | 1.73 |
总结
DeepSeek通过Mixture-of-Experts（MoE）架构降低90%的计算量，Multi-Head Latent Attention（MLA）机制减少93.3% KV存储，强化学习（GRPO）让推理能力自主优化，最终通过模型蒸馏训练出低计算成本的小模型，从而在训练、推理、部署 全链路上提升LLM的计算效率。这一技术路线不仅使得大规模LLM训练变得更加经济可行，同时让高推理能力模型能够适配不同计算环境，无论是高性能服务器还是低算力设备，都能有效运行DeepSeek模型。