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deepseek论文介绍

1、DeepSeek近期与清华研究者共同发表的论文，探讨奖励模型推理时Scaling方法。论文地址：https://arxiv.org/abs/2504.02495 。在LLM大规模后训练阶段，强化学习应用广泛，该论文就聚焦相关挑战与新方法。

2、此deepseek论文中，研究者发现采用点式生成式奖励建模（GRM），能提升模型对不同输入适应能力，且有推理阶段可扩展潜力。

3、他们还提出自我原则点评调优（SPCT）学习方法，通过在线RL训练，让GRM生成具备可扩展奖励能力行为，得到DeepSeek-GRM模型。

4、论文中提出的DeepSeek-GRM-27B，基于Gemma-2-27B经SPCT后训练。实验显示，SPCT显著提高GRM质量与可扩展性，在多个综合RM基准测试中优于现有方法和模型。

5、研究者对比DeepSeek-GRM-27B与671B更大模型推理时间扩展性能，发现前者在模型大小上训练时间扩展性能更好。

6、该deepseek论文里，研究者引入元奖励模型（meta RM）引导投票过程，进一步提升扩展性能。

7、DeepSeek发布的原生稀疏注意力（NSA）相关论文也备受关注。这项技术有望大幅提升下一代大语言模型处理长文本能力，兼顾效率。

8、NSA论文提到，传统Attention机制计算复杂度随序列长度增加呈平方级增长，成为LLM发展瓶颈，而NSA是解决此问题重要一步。

9、NSA有动态分层稀疏策略，结合粗粒度Token压缩和细粒度Token选择，保证模型对全局上下文感知与局部信息精确性。

10、NSA还有两大关键创新，算术强度平衡的算法设计与硬件优化，提升计算速度；支持端到端训练，推理高效且减少预训练计算量，不牺牲模型性能。

11、从实验看，使用NSA预训练模型在通用基准测试、长文本任务和指令推理方面性能超越Full Attention模型，处理64k长度序列时各阶段速度显著提升。

12、NSA论文还分析现有稀疏注意力方法局限性，如推理效率存在 “假象”，很多方法理论实现稀疏计算，但实际推理延迟提升有限。

13、现有方法还存在阶段限制的稀疏性，部分只在自回归解码应用稀疏性，预填充阶段仍需大量计算。

14、现有稀疏注意力方法与先进Attention架构不兼容，难以适配MQA和GQA等现代高效解码架构，存在内存访问瓶颈。

15、可训练稀疏性方面也存问题，许多方法关注推理阶段，忽略训练阶段，导致性能退化。

16、DeepSeek-R1相关论文提出使用强化学习提升大型语言模型推理能力，不走监督学习老路，开辟新研究方向。

17、DeepSeek-V3论文设计高效混合专家模型，激活少量参数实现性能和计算成本平衡，是大规模模型优化重要突破。

18、DeepSeek-LLM论文从长期主义视角提出开源语言模型发展策略，推动技术民主化，提出社区驱动开源治理框架和多任务优化方法。

19、DeepSeek过往一系列论文展示其技术创新，从模型架构到训练方法，不断探索提升大语言模型性能、效率的路径。

20、关注这些deepseek论文，能了解大语言模型领域前沿技术动态，为相关研究和应用提供方向与思路。