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网站维护工作内容,wordpress网盘链接插件,莱芜都市网帖子怎么删除,西安模板建网站节前发版#xff1a;Deepseek v3.2 exp加班快乐...论文原文推理代码架构与Deepseek-V3.1相比#xff0c;新一般的架构更改仅仅在后续训练中引入了新的稀疏注意力机制DSA。DSA#xff1a;deepseek稀疏注意力主要包括两个部分#xff1a;一个ligtning indexer#xff08;索引…节前发版Deepseek v3.2 exp加班快乐...论文原文推理代码架构与Deepseek-V3.1相比新一般的架构更改仅仅在后续训练中引入了新的稀疏注意力机制DSA。DSAdeepseek稀疏注意力主要包括两个部分一个ligtning indexer索引器和一个细粒度的token选择机制。Lightning indexerStep 1: 计算索引分数。计算了 当前询问 Q token与一个 前序token的索引分数决定了Qtoken将会选择哪一个token。其中我们有索引头的数目。和从Q token中导出。从前序的中导出。作者选择了ReLU来提升吞吐率。即使lightning indexer仅有很少数量的头并且可以在FP8上部署其计算效率也是非常显著的。Step 2: 选择前k个索引分数最高的, 计算注意力输出。给定了索引分数我们的细粒度token索引机制将会仅仅取出那些具有前k个索引分数的token。随后注意力输出将会在当前Q token和稀疏化选出的中进行。其实是MLA中低秩投影计算出来的向量用于减少KVCache的存储开销提高推理效率。下面是新旧结构的对比。上图为新的结构。下图为曾经的旧结构。imgimg在MLA下实例化DSA为了考虑从v3.1继续训练需要基于MLA上实例化DSA。在kernel层面每一个KV项都需要在多个查询之间共享提升计算效率。因此我们在MLA的MQA模式上部署了DSA。这样每一个潜在层(latent vector)将会在每个头之间共享多个头共用一个潜在向量 也就是多个头——多个Query 共用一个KV。img训练从v3.1-Terminus 后继续训练上下文长度扩展到128K。Step 1: 稠密 warm-up 阶段用于初始化lightning indexer。继续保持稠密注意力机制其余参数全部冻结仅剩下lightning indexer进行训练。为了保持indexer输出与原先的主要注意力分布对齐对于第t个查询token我们首先将多个头的主要注意力分数进行相加然后在序列维度上进行 L1-正则化生成目标分布. 基于, 我们设置一个 KL-散度 loss作为我们训练indexer的优化目标。作者声称采用了的学习率训练了1000步。每一步具有128K长度的16个序列总共2.1B个token。Step 2: 稀疏训练阶段在进行稠密训练之后进入到了细粒度的token选择并以此来优化整体模型的参数来获得DSA的稀疏模式。在这一阶段我们不在选择所有的token而是通过上文的方式选择通过indexer判断出来的索引分数最大的K个token需要值得注意的是我们将indexer的输入从计算图中分离也就是分开indexer和DSA的其他部份分别进行优化。indexer仍然仅仅根据进行优化。其他部分通过模型其他部分的loss进行优化。稀疏训练采用学习率每个query选择2048个KV token。训练15000步具有480个长度为128K的token总共是943.7B token数量。Step 3: 后训练后训练与先前deepseek-v3的后训练类似主要有两步专家知识蒸馏。混合RL训练。专家知识蒸馏对于每个任务我们都训练了一个专门的针对这个领域知识的模型这些模型都是从相同的预训练v3.2基座模型的ckpt而来。针对写作任务和通用问答任务我们划分了5个领域数学竞赛类编程通用因果逻辑多智能体编码多智能体搜索。对于每个专家我们都通过大规模强化学习方式进行训练。并且我们部署了不同的模型来生成针对思维链(CoT)的训练数据以及直接回答(非思维链模式)的训练数据。当专家模型完成后他们将被用于为最后的ckpt生成领域专用的知识。最终ckpt在各个领域与专家模型的差距将通过后续的强化学习来进行弥补。混合强化学习与v3.1相同仍然采用的是GRPO强化学习方式。与前面分不同阶段强化学习不同的是作者将多个阶段的RL学习(因果智能体人类对齐训练)混合到了一起。优势是可以讲多个领域的表现有效进行平衡并且设法克服在多阶段训练中造成的灾难性遗忘问题。对于因果和智能体任务我们部署了基于规则的结果奖励长度惩罚以及语言一致性奖励。对于生成式任务我们部署了一个生成式奖励模型将按照自己的规则进行评估。reward进行了两方面的权衡(1) 长度vs准确度。(2)一致性vs准确度。评估结果推理开销从原先的(原先需要计算所有的 token长度为 L) 变成(Q token长度不变但是KV低秩投影token通过lightning indexer选择K个)。对于lightning indexer其计算复杂度仍然为但是因为其具有的头数量比原先的MLA头数量少因此常数因子的减少也显著提升了其计算效率。img