本文介绍了DeepSeek-V3语言模型，它是一种强大的混合专家（MoE）模型，总参数量为671B，每个标记激活了37B的参数。为了实现高效的推理和成本效益的训练，DeepSeek-V3采用了多头隐式注意力（MLA）和DeepSeekMoE架构，并在DeepSeek-V2中得到了充分验证。此外，DeepSeek-V3还采用了一种无辅助损失平衡策略和一种多标记预测训练目标，以提高性能。作者通过预训练DeepSeek-V3来利用其能力，然后进行监督微调和强化学习阶段。全面评估表明，DeepSeek-V3优于其他开源模型，并且具有与领先闭源模型相当的表现。尽管表现优秀，但DeepSeek-V3只需要2.788M H800 GPU小时进行全面训练。在整个训练过程中，作者没有经历任何不可恢复的损失峰值或回滚操作。该模型的检查点可以在https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3上获得。
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