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　　在开源模型中，DeepSeek-V2实现了顶级性能，成为最强大的开源MoE语言模型。在MMLU（多模态机器学习）上，DeepSeek-V2以较少的激活参数实现了顶尖的性能。与DeepSeek 67B相比，DeepSeek-V2显著提升了性能，降低了42.5%的训练成本，减少了93.3%的KV缓存，并将最大生成吞吐量提高了5.76倍。

　　我们这里主要实现实现DeepSeek的主要改进：多头隐性注意力、细粒度专家分割和共享的专家隔离

　　在标准的MoE架构中，每个令牌被分配给一个（或两个）专家，每个MoE层都有多个在结构上与标准前馈网络（FFN）相同的专家。这种设置带来了两个问题：指定给令牌的专家将试图在其参数中聚集不同类型的知识，但这些知识很难同时利用；其次，被分配给不同专家的令牌可能需要共同的知识，导致多个专家在各自的参数中趋向于收敛，获取共享知识。

　　为了应对这两个问题，DeepSeekMoE引入了两种策略来增强专家的专业化：

　　让我们来定义DeepSeekMoE中第t个令牌的专家分配。如果u_t是该令牌的FFN输入，其输出h`_t将会是：

　　其中和分别是共享专家和路由专家的数量；FFN()和FFN()分别表示-th共享专家和-th路由专家。

　　对于路由专家而言，g_i,t 是第i个路由专家的门控值，s_i,t 是令牌到专家的亲和分数，Topk(., Kr) 包含了Kr个最高的亲和分数，其中Kr是活跃的路由专家的数量。

　　多头隐性注意力（MLA）相较于标准的多头注意力（MHA）实现了更优的性能，并且显著减少了KV缓存，提高了推理效率。与多查询注意力（MQA）和分组查询注意力（GQA）中减少KV头的方法不同，MLA将键（Key）和值（Value）共同压缩成一个潜在向量。

　　MLA不是缓存键（Key）和值（Value）矩阵，而是将它们联合压缩成一个低秩向量，这使得缓存的项目数量更少，因为压缩维度远小于多头注意力（MHA）中输出投影矩阵的维度。

　　标准的RoPE（旋转位置嵌入）与上述的低秩KV压缩不兼容。解耦RoPE策略使用额外的多头查询q_t和共享键k_t来实现RoPE。

　　本文详细介绍了DeepSeek-V2语言模型，这是一个强大的开源混合专家（MoE）语言模型，采用创新的架构来提高训练和推理的经济性和效率。DeepSeek-V2采用了两种核心技术：细粒度专家分割和共享专家隔离，这两种策略显著提高了专家的专业化水平。此外，文章还介绍了多头隐性注意力（MLA），这是一种改进的注意力机制，通过低秩键值联合压缩和解耦旋转位置嵌入，优化了模型的存储和计算效率。

　　除了理论探讨，我们通过编写代码实现DeepSeek-V2，可以更深入地理解其架构和工作原理。可以帮助你账务如何实现先进的混合专家（MoE）模型，还能深化对多头隐性注意力（MLA）和低秩键值压缩等关键技术的理解。通过实践，读者将能够验证理论的有效性，并对模型的性能和效率有直观的认识。

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