建設(shè)外貿(mào)網(wǎng)站,像優(yōu)酷這樣的網(wǎng)站需要怎么做,代碼怎么做網(wǎng)站,做網(wǎng)站現(xiàn)在還行嗎節(jié)前發(fā)版#xff1a;Deepseek v3.2 exp加班快樂...論文原文推理代碼架構(gòu)與Deepseek-V3.1相比#xff0c;新一般的架構(gòu)更改僅僅在后續(xù)訓(xùn)練中引入了新的稀疏注意力機(jī)制DSA。DSA#xff1a;deepseek稀疏注意力主要包括兩個部分#xff1a;一個ligtning indexer#xff08;索引…節(jié)前發(fā)版Deepseek v3.2 exp加班快樂...論文原文推理代碼架構(gòu)與Deepseek-V3.1相比新一般的架構(gòu)更改僅僅在后續(xù)訓(xùn)練中引入了新的稀疏注意力機(jī)制DSA。DSAdeepseek稀疏注意力主要包括兩個部分一個ligtning indexer索引器和一個細(xì)粒度的token選擇機(jī)制。Lightning indexerStep 1: 計算索引分?jǐn)?shù)。計算了 當(dāng)前詢問 Q token與一個 前序token的索引分?jǐn)?shù)決定了Qtoken將會選擇哪一個token。其中我們有索引頭的數(shù)目。和從Q token中導(dǎo)出。從前序的中導(dǎo)出。作者選擇了ReLU來提升吞吐率。即使lightning indexer僅有很少數(shù)量的頭并且可以在FP8上部署其計算效率也是非常顯著的。Step 2: 選擇前k個索引分?jǐn)?shù)最高的, 計算注意力輸出。給定了索引分?jǐn)?shù)我們的細(xì)粒度token索引機(jī)制將會僅僅取出那些具有前k個索引分?jǐn)?shù)的token。隨后注意力輸出將會在當(dāng)前Q token和稀疏化選出的中進(jìn)行。其實是MLA中低秩投影計算出來的向量用于減少KVCache的存儲開銷提高推理效率。下面是新舊結(jié)構(gòu)的對比。上圖為新的結(jié)構(gòu)。下圖為曾經(jīng)的舊結(jié)構(gòu)。imgimg在MLA下實例化DSA為了考慮從v3.1繼續(xù)訓(xùn)練需要基于MLA上實例化DSA。在kernel層面每一個KV項都需要在多個查詢之間共享提升計算效率。因此我們在MLA的MQA模式上部署了DSA。這樣每一個潛在層(latent vector)將會在每個頭之間共享多個頭共用一個潛在向量 也就是多個頭——多個Query 共用一個KV。img訓(xùn)練從v3.1-Terminus 后繼續(xù)訓(xùn)練上下文長度擴(kuò)展到128K。Step 1: 稠密 warm-up 階段用于初始化lightning indexer。繼續(xù)保持稠密注意力機(jī)制其余參數(shù)全部凍結(jié)僅剩下lightning indexer進(jìn)行訓(xùn)練。為了保持indexer輸出與原先的主要注意力分布對齊對于第t個查詢token我們首先將多個頭的主要注意力分?jǐn)?shù)進(jìn)行相加然后在序列維度上進(jìn)行 L1-正則化生成目標(biāo)分布. 基于, 我們設(shè)置一個 KL-散度 loss作為我們訓(xùn)練indexer的優(yōu)化目標(biāo)。作者聲稱采用了的學(xué)習(xí)率訓(xùn)練了1000步。每一步具有128K長度的16個序列總共2.1B個token。Step 2: 稀疏訓(xùn)練階段在進(jìn)行稠密訓(xùn)練之后進(jìn)入到了細(xì)粒度的token選擇并以此來優(yōu)化整體模型的參數(shù)來獲得DSA的稀疏模式。在這一階段我們不在選擇所有的token而是通過上文的方式選擇通過indexer判斷出來的索引分?jǐn)?shù)最大的K個token需要值得注意的是我們將indexer的輸入從計算圖中分離也就是分開indexer和DSA的其他部份分別進(jìn)行優(yōu)化。indexer仍然僅僅根據(jù)進(jìn)行優(yōu)化。其他部分通過模型其他部分的loss進(jìn)行優(yōu)化。稀疏訓(xùn)練采用學(xué)習(xí)率每個query選擇2048個KV token。訓(xùn)練15000步具有480個長度為128K的token總共是943.7B token數(shù)量。Step 3: 后訓(xùn)練后訓(xùn)練與先前deepseek-v3的后訓(xùn)練類似主要有兩步專家知識蒸餾?；旌蟁L訓(xùn)練。專家知識蒸餾對于每個任務(wù)我們都訓(xùn)練了一個專門的針對這個領(lǐng)域知識的模型這些模型都是從相同的預(yù)訓(xùn)練v3.2基座模型的ckpt而來。針對寫作任務(wù)和通用問答任務(wù)我們劃分了5個領(lǐng)域數(shù)學(xué)競賽類編程通用因果邏輯多智能體編碼多智能體搜索。對于每個專家我們都通過大規(guī)模強(qiáng)化學(xué)習(xí)方式進(jìn)行訓(xùn)練。并且我們部署了不同的模型來生成針對思維鏈(CoT)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)以及直接回答(非思維鏈模式)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。當(dāng)專家模型完成后他們將被用于為最后的ckpt生成領(lǐng)域?qū)Ｓ玫闹R。最終ckpt在各個領(lǐng)域與專家模型的差距將通過后續(xù)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)來進(jìn)行彌補(bǔ)?；旌蠌?qiáng)化學(xué)習(xí)與v3.1相同仍然采用的是GRPO強(qiáng)化學(xué)習(xí)方式。與前面分不同階段強(qiáng)化學(xué)習(xí)不同的是作者將多個階段的RL學(xué)習(xí)(因果智能體人類對齊訓(xùn)練)混合到了一起。優(yōu)勢是可以講多個領(lǐng)域的表現(xiàn)有效進(jìn)行平衡并且設(shè)法克服在多階段訓(xùn)練中造成的災(zāi)難性遺忘問題。對于因果和智能體任務(wù)我們部署了基于規(guī)則的結(jié)果獎勵長度懲罰以及語言一致性獎勵。對于生成式任務(wù)我們部署了一個生成式獎勵模型將按照自己的規(guī)則進(jìn)行評估。reward進(jìn)行了兩方面的權(quán)衡(1) 長度vs準(zhǔn)確度。(2)一致性vs準(zhǔn)確度。評估結(jié)果推理開銷從原先的(原先需要計算所有的 token長度為 L) 變成(Q token長度不變但是KV低秩投影token通過lightning indexer選擇K個)。對于lightning indexer其計算復(fù)雜度仍然為但是因為其具有的頭數(shù)量比原先的MLA頭數(shù)量少因此常數(shù)因子的減少也顯著提升了其計算效率。img