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DeepSeek-R1大模型学习笔记

news 来源：原创 2025/5/14 5:02:05

DeepSeek-R1模型架构设计

DeepSeek-R1基于DeepSeek-V3 base模型，提出了一系列训练策略，包括基于纯强化学习的训练（DeepSeek-R1-Zero）、基于多阶段的训练和冷启动（DeepSeek-R1）、知识蒸馏等。下面的思维导图摘自另一个推文，我感觉把DeepSeek整体的框架概括得很清晰：

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专家混合模型（MoE）

MoE在每次推理时选择性地激活部分模型参数，在不成比例增加计算成本的情况下，可以扩展模型参数。在DeepSeek-V2中就已经提出了用于FFN层的DeepSeekMoE。

动态专家分配：根据token的上下文动态分配合适的专家
强化学习（RL）引导路由：与DeepSeek-V2不同，DeepSeek-R1采用强化学习来引导专家利用，确保计算负载平衡
DeepSeek-V2引入辅助损失进行负载均衡，确保令牌在专家之间的分配更加均衡。DeepSeek-V3和DeepSeek-R1进一步采用用auxiliary-loss-free load balancing实现负载均衡，引入一个expert bias，这个bias只影响专家路由，而不影响任何梯度。动态调整bias，专家overloaded则降低bias，专家unoverloaded则增大bias。简单来说就是用加法高效地对gating score进行re-weight的过程
DeepSeek-R1总参数量671B，通过MoE对单个token的激活参数量仅37B，这个和DeepSeek-V3是一致的

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Auxiliary-Loss-Free Load Balancing
和DeepSeek-V3一样，DeepSeek-R1采用了细粒度的MoE，一些expert作为共享expert，另一些expert作为routed expert进行动态激活。对于第t个token $u_t$ ，下面是MoE计算的过程：

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以前基于auxiliary loss的方法需要修改loss function，当auxiliary loss很大时会影响模型性能。那么Auxiliary-Loss-Free则是在gating value $g$ 的基础上，额外加上了bias来实现负载均衡：

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注意bias只影响专家路由，而不影响任何梯度。专家overloaded则降低bias，专家unoverloaded则增大bias。调整的速度由超参数 $\gamma$ 控制，这个和反向传播的梯度更新过程类似。

下图是该方法的出处：Auxiliary-Loss-Free Load Balancing Strategy for Mixture-of-Experts文章所提出的负载均衡策略：
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和DeepSeek-V2一样，DeepSeek-V3和DeepSeek-R1都采用了限制设备数量的MoE，并且不会再训练时做token dropping了。

多头潜在注意力（MLA）

MLA通过将QKV矩阵投影到低维潜在空间，显著降低计算和内存成本。DeepSeek-V2中就提出了用MLA来替代传统的多头自注意力。

MLA和其他注意力的对比如下，KV cache以一个更低的维度去存储和计算。
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K和V的联合压缩如下：

真正推理时，cache的就是低维的 $c_t^{KV}$ ，并且down-proj和up-proj矩阵可以分别被吸收进 $W^Q$ 和 $W^O$ 中，不会造成额外的计算开销。这个方法和Palu: Compressing KV-Cache with Low-Rank Projection那篇文章一致。具体的融合过程如下（以 $W^Q$ 的融合为例）：

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为了在训练时降低激活的memory，也对query做低秩压缩：
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【还没理解到对query低秩分解怎么省计算，算的时候不需要重构回去？】

RoPE位置编码兼容性考虑
但是KV cache的低秩压缩和RoPE位置编码并不兼容！如果对 $k_t^C$ 做RoPE， $W^{UK}$ 会和位置敏感的RoPE矩阵耦合在一起，从而不能在推理时被吸收进 $W^Q$ 中（这里应该强调一下吸收是totally offline完成的），带来额外的计算。
进一步理解 $W^{UK}$ 和RoPE矩阵的耦合：与生成当前token相关的RoPE矩阵位于 $W^{Q}$ 和 $W^{UK}$ 之间，而矩阵乘法不满足交换律。
于是DeepSeek-V2提出了解耦RoPE策略，用额外的多头query和一个共享key来计算RoPE，然后和原本的query和key拼接起来。至于这里怎么得到的额外query和key，就是用来两个额外的线性层来算得的。

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下图体现了MLA的整个过程，值得注意的一点是，MLA的低秩分解是基于训练的，而非用SVD之类的方式post-training分解直接推理（比如Pula文章）。

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训练策略

DeepSeek-R1-Zero

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DeepSeek-R1-Zero直接在DeepSeek-V3 base模型的基础上用纯的Group Relative Policy Optimization (GRPO)强化学习算法，而不引入Supervised Fine-tuning (SFT)训练。

DeepSeek-R1-Zero采用基于规则的奖励机制，包含1）accuracy奖励和2）格式奖励，模板如下图所示，思考过程和回答过程需要放在对应的tag中。
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DeepSeek-R1-Zero的缺点
DeepSeek-R1-Zero面临着可读性差和语言混合（比如中英文混杂）等挑战。

DeepSeek-R1

在DeepSeek-R1-Zero的基础上，DeepSeek-R1加入了冷启动，并且用高质量数据做SFT+RL训练，得到了当今的“最强大模型”。下面是关键技术和训练流程：
冷启动SFT
在高质量的CoT数据集上做SFT，改善DeepSeek-R1-Zero可读性较差的问题。
面向推理的RL
冷启动训练后，用和DeepSeek-R1-Zero一样的RL训练策略继续训练，并且采用语言一致性奖励改善语言混杂的问题，进一步增强模型的可读性。
拒绝采样和SFT
RL训练收敛后，用拒绝采样生成600k推理数据，并与非推理数据（写作、事实质量保证、自我认知和翻译）融合，然后进行SFT，以适应非推理场景。总共大约800k数据，训练DeepSeek-V3-Base 2个epoch。
全场景RL
进一步使模型与人类的偏好保持一致，进一步用了二阶段RL阶段提高模型的帮助性和无害性，同时改进其功能推理能力。对于推理任务，继续用基于规则的奖励；对于通用任务，采用偏好奖励模型。

多token预测（MTP）

MTP使DeepSeek-R1并行预测多个token，从而显著提高推理速度。MTP已经在DeepSeek-V3中已经被用于训练的目标。

并行解码：通过允许在相同的上下文窗口内进行多个token生成预测，扩展了自回归框架
动态预测视距：根据模型置信度调整每步预测的token数量
强化学习引导的token选择：确保多token预测中的一致性，并减少错误传播
训练时MTP包含了多个MTP模块，主要用于提升模型的推理性能，在推理时，可以直接将多个MTP模块丢弃，只保留主模型，然后推理。也可以重新利用这些MTP模块，借助speculative decoding来加速推理过程。

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FP8量化

DeepSeek-R1利用8位浮点数（FP8）量化，减少内存使用和计算成本，同时保持数值稳定性。

自适应位宽：根据计算需求动态调整不同层的位宽精度
感知损失的量化：使用损失敏感的缩放函数，确保在不同计算阶段保持数值精度

知识蒸馏

用DeepSeek-R1直接蒸馏Qwen2.5-Math-1.5B, Qwen2.5-Math-7B, Qwen2.5-14B, Qwen2.5-32B, Llama-3.1-8B和Llama-3.3-70B-Instruct，都有显著的性能提升。蒸馏时只在800k个样本上用了SFT，而并没有用RL。

DeepSeek-R1模型架构设计

专家混合模型（MoE）

多头潜在注意力（MLA）

训练策略

DeepSeek-R1-Zero

DeepSeek-R1

多token预测（MTP）

FP8量化

知识蒸馏

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