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　　MLA翻译成中文就是多头潜在注意力，传统DeepSeekMoE在传统MoE的基础上进行

　　模型推理时需缓存大量数据，MLA通过压缩了多项创新和优化，比如更精细的专家分

　　键值对(类似精简笔记)减少内存占用，工、共享专家等，适配复杂任务，进而提升

　　传统模型一次预测1个词，DeepSeekV3同中就包括V3才推出的无额外损耗的负载均

　　训练数据：相比V2,V3提高了数学用了基于R1生成的高质量推理数据题),采用基于规则的奖励模型

　　英语和中文之外的多语言覆盖范围非推理数据：对于创意写作、角色扮基于模型的奖励模型：对于难以通过规则

　　但R1Zero有些“毛病”,比如可读性差、语言混合等，所以团队开始探索R1

　　冷启动数据：先给DeepSeekV3Base模型看几干条人工写的高质量推理示例(比如详细的解题步骤),让它“开窍”;

　　多阶段训练：先用冷启动数据微调模型，再用强化学习进一步优化，最后结合其他任务的数据(比如写作、翻译)再训练，让模型既聪明

　　DeepSeek团队进一步探索了将R1的推理能力“蒸馏”到更小模型中的可能性。他们挑选了R1生成的800K数据，对Qwen和Uama

　　系列的多个小模型进行了微调。“模型蒸馏”让小模型在保持高性能的同时，更高效、更经济、更易于部署(这在第六部分会谈到)。

　　注：“模型蒸馏”是一种在机器学习和深度学习中常用的技术，它的核心思想是将一个复杂模型(通常称为“教师模型”)的知识转移到

　　一个更简单的模型(通常称为“学生模型”)中。这个过程有点像“知识传承”,让一个经验丰富的老师来教一个学生。

　　“请参考下面这种带emoji的笔记风格，生成一篇小红书“附件是我司针对某领域的商业分析报告，请按照以下格

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