鲁音屋为提高其性能，他们构建了一个高质量的多源预训练语料库，包括8.1T的token，与DeepSeek 67B使用的语料库相比，该语料库的数据量有所增加，特别是中文数据，并且数据质量更高

　　且其采用与DeepSeek 67B相同的分词器，该分词器基于字节级字节对编码(BBPE)算法构建，词汇量为100K，其分词预训练语料库包含8.1T个token，其中中文token比英文标记多约12%

　　对于模型超参数，将Transformer层数设置为60，隐藏维度设置为5120——即 。所有可学习参数均以标准差0.006随机初始化

　　KV压缩维度设置为512「可以看出」，其实也远远小于 查询压缩维度设置为1536——依然远小于 对于解耦查询和键，设置每头维度为64

　　将除第一层外的所有前馈神经网络替换为专家混合层 每个专家混合层由2个共享专家和160个路由专家组成，每个专家的中间隐藏维度为1536

　　在这些路由专家中，每个token将激活6个专家 此外，低秩压缩和细粒度专家分割将影响层的输出规模

　　因此，在实践中，在压缩的潜在向量之后使用额外的RMS Norm层，并在宽度瓶颈处（即压缩的潜在向量和路由专家的中间隐藏状态）乘以额外的缩放因子，以确保训练的稳定性

　　学习率使用预热和阶梯衰减策略进行调度（DeepSeek-AI，2024） 最初，学习率在前2K步期间从0线性增加到最大值。 随后，在训练约60%的token后，学习率乘以0.316，并在训练约90%的token后再次乘以0.316 其中，最大学习率设置为2.4 × 10−4，梯度裁剪范数设置为1.0

　　还使用批量大小调度策略，在前225B token的训练中，批量大小从2304逐渐增加到9216，然后在剩余的训练中保持9216

　　利用流水线并行技术在不同设备上部署模型的不同层，对于每一层，路由的专家将均匀部署在8个设备上 ( =8) 至于设备限制路由，每个token最多会被发送到3个设备上 ( =3)。关于平衡损失，我们将 1设置为0.003， 2设置为0.05， 3设置为0.02

　　在训练期间采用Token-Dropping策略以加速，但在评估时不丢弃任何token

　　鉴于DeepSeek-V2激活的参数相对较少，并且部分操作符会重新计算以节省激活内存，因此可以在不需要张量并行的情况下进行训练，从而减少通信开销

　　此外，为了进一步提高训练效率，我们将共享专家的计算与专家并行的全对全通信重叠

　　在 DeepSeek-V2 的初始预训练之后，他们采用 YaRN「关于YaRN，详见此文《大模型长度扩展综述：从直接外推ALiBi、插值PI、NTK-aware插值(对此介绍最详)、YaRN到S2-Attention》的第四部分」将默认上下文窗口长度从 4K 扩展到 128K

　　对于 YaRN，将比例scale 设置为 40， 设置为 1， 设置为 32，并将目标最大上下文长度设置为 160K

　　另由于 DeepSeek-V2独特的注意力机制——MLA，与原始 YaRN 略有不同，故调整了长度缩放因子以调节注意力熵。因子计算为，旨在最小化困惑度

　　且另外训练了模型 1000 步，序列长度为 32K，批量大小为 576 个序列。尽管训练仅在32K的序列长度下进行，但在128K的上下文长度下评估时，该模型仍表现出强大的性能

　　如下图所示，“大海捞针”（NIAH）测试的结果表明，DeepSeek-V2在所有上下文窗口长度（最长至128K）上表现良好

　　尽管训练一个 MoE 模型会引入额外的通信开销，但通过相应的操作和通信优化，DeepSeek-V2 的训练可以达到相对较高的模型 FLOPs 利用率 (MFU)

　　为了高效地部署DeepSeek-V2服务，首先将其参数转换为FP8精度。此外，我们还对DeepSeek-V2进行KV缓存量化（Hooper等，2024；赵等，2023），以进一步将其KV缓存中的每个元素平均压缩到6位 得益于MLA和这些优化，实际部署的DeepSeek-V2所需的KV缓存显著少于DeepSeek 67B，因此可以服务更大的批处理大小

　　基于之前DeepSeek-AI，他们整理了包含 150 万实例的指令微调数据集，其中包括 120 万个有用性实例和 30 万个安全性实例

　　与初始版本相比，改进了数据质量，以减少幻觉反应并提高写作能力且对 DeepSeek-V2 进行了 2 个周期的微调，学习率设置为 5 × 10−6

　　主要包括基于生成的基准测试，除了几个具有代表性的多项选择任务（MMLU 和 ARC）

　　且还对 DeepSeek-V2 Chat（SFT）进行了指令跟随评估（IFEval），使用提示级松散准确率作为指标

　　为了进一步释放DeepSeek-V2的潜力并使其与人类偏好对齐，进行强化学习（RL）以调整其偏好，且为了节省强化学习的训练成本，采用了上文第一部分介绍过的GRPO——详见《一文速览DeepSeekMath及GRPO：通俗理解群体相对策略优化GRPO(含DeepSeek-Coder的简介)》

　　在具体的训练策略上，采用了两阶段的强化学习训练策略，首先进行推理对齐，然后进行人类偏好对齐

　　在第一个推理对齐阶段，我们训练了一个奖励模型用于代码和数学推理任务，并通过的反馈优化策略模型

　　在第二个人类偏好对齐阶段，采用了一个多奖励框架，即 一个有帮助的奖励模型 一个安全奖励模型 一个基于规则的奖励模型获取奖励 从而一个响应的最终奖励 是 其中 1, 2, 和 3是相应的系数

　　除了以上，更多DeepSeek相关见七月在线的《DeepSeek原理与项目实战营》

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