混合专家(MoE)架构
混合专家(MoE)架构是一种智能模型设计方法，它通过将一个大模型分割成多个专门处理特定任务的“专家”模块来工作。每个专家就像一个擅长解决某类问题的小组，当面临一个新问题时，系统会选择最合适的几个专家来共同解决问题。这种方法不仅提高了计算和推理的效率，还能有效利用资源。
DeepSeek在MoE基础上做了改进，通过自然负载均衡和共享专家机制，解决了不同专家模块间工作量不均的问题，而不需要额外的辅助损失函数来进行调节。这意味着系统能自动且智能地分配任务给各个专家，确保所有专家都能被高效使用，避免了某些专家过载而其他专家闲置的情况，从而让整个模型运行更加流畅、高效。这样，即使面对复杂多变的任务，也能保证处理速度和准确性。
多头潜在注意力(MLA)机制
多头潜在注意力(MLA)机制是一种优化了的多头注意力(MHA)技术，旨在提高大型模型在处理任务时的效率。传统MHA让模型同时关注信息的不同部分，但这样做需要大量内存和计算资源。MLA通过低秩压缩技术减少了这些需求，所谓“低秩”就像是用更低维、更简洁的方式表示复杂的信息，使得模型只需要处理关键的部分而非全部细节，从而降低内存占用和计算负担。具体来说，在训练过程中，MLA降低了所需的内存和计算量；而在推理时，它减少了键值(KV)缓存的空间需求，这样就能以较小的资源消耗达到与传统方法相似的效果，使模型运行更快、更高效。
多令牌预测(MTP)
多令牌预测(MTP)是一种改进模型处理序列数据效率的技术。通常情况下，模型是逐个预测文本中的令牌(如单词或字符)。而MTP允许模型一次性预测未来多个令牌，增强了对上下文的理解能力，并加快了解码过程。通过同时预测多个连续的令牌，MTP不仅提高了信息密度，还减少了因逐步预测导致的上下文漂移和逻辑不连贯的问题。这意味着，在保持甚至提升输出质量的同时，能够显著加速推理速度，特别适用于长文本生成或需要高效处理大量连续数据的场景。这样，MTP使得模型在执行任务时更高效、准确，特别是在处理复杂的语言结构时表现更加出色。
FP8混合精度训练
FP8混合精度训练是一种优化机器学习模型训练过程的技术，它使用8位浮点数(FP8)来代替传统的32位或16位浮点数进行计算。通过在训练过程中采用这种更紧凑的数据格式，可以大幅减少所需的计算量和存储空间，同时保持模型的准确性。这种方法巧妙地平衡了数值精度和效率，使得大规模模型的训练变得更加可行和经济。具体来说，FP8混合精度训练允许模型在训练时使用更低的数据精度而不损失重要的细节信息，从而加快训练速度、降低硬件要求，并减少能耗，特别适合资源有限或者需要快速迭代的场景。