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DeepSeek-V3是一款国产大模型，因其卓越的性能和极低的训练成本而受到关注，被称为“AI界的拼多多”。罗福莉是DeepSeek-V2的关键开发者之一，她将加入小米的AI大模型团队。此外，小米在AI领域的大动作，包括组建AI实验室大模型团队和搭建GPU万卡集群。
罗福莉：从学术到产业的华丽转身
罗福莉是一位95后的AI“天才少女”，她在北京师范大学计算机专业本科毕业后，硕士毕业于北京大学计算语言学专业。这位年轻的AI领域新星，以其卓越的学术成就和产业实践，成为业界关注的焦点。硕士期间在国际自然语言处理顶会ACL上发表了8篇论文，其中包括2篇第一作者论文，展现了她在AI领域的深厚实力。
罗福莉的职业生涯同样令人瞩目。毕业后，她加入了阿里达摩院，从事预训练语言模型的研究工作，并主导开发了多语言预训练模型VECO。随后，她转战幻方量化，专注于深度学习相关策略建模和算法研究。最终，她加入了DeepSeek，参与了MoE大模型DeepSeek-V2的研发工作，成为该领域的关键开发者之一。
小米的AI战略布局
小米在AI领域再度发力，组建了AI实验室大模型团队，并由罗福莉担任领导角色。这一举措标志着小米对AI大模型技术的重视和加速推进。雷军强调轻量化和本地化部署对于小米AI战略的重要性，着眼于将AI的推理场景移至端侧，降低成本并满足用户的隐私需求和数据处理的时效性。
罗福莉的加入，能够为小米在文本生成、语音识别等领域提供更坚实的技术依据，这对于提升小米的市场竞争力至关重要。她的领导和技术创新将推动小米在AI领域的技术进步和战略发展，为小米的AI梦注入新的动力。
DeepSeek-V3 是什么？
DeepSeek-V3是一款国产AI大模型，其首个版本已经上线并开源。它以其卓越的性能和极低的训练成本而受到关注，被称为“AI界的拼多多”。DeepSeek-V3的性能达到了GPT-4级别，但开源、可免费商用，且API价格仅为GPT-4-Turbo的百分之一，这使得它在业内引起了广泛关注，并因其高性价比而轰动全球。
DeepSeek-V3 技术原理介绍
DeepSeek-V3是一款具有创新架构的大规模混合专家（Mixture-of-Experts, MoE）模型，它通过一系列技术优化，在保证训练效率和成本的同时，显著提升了模型性能。以下是DeepSeek-V3的几个关键技术特点：
1、参数规模与激活参数：DeepSeek-V3拥有6710亿参数，每个词元激活370亿参数。
2、多头潜在注意力（Multi-head Latent Attention, MLA）：该模型采用了MLA技术，这有助于高效处理长文本。
3、DeepSeekMoE架构：模型采用了DeepSeekMoE架构，这是在DeepSeek-V2中经过验证的高效架构。
4、无辅助损失的负载均衡策略：DeepSeek-V3采用了无辅助损失的负载均衡策略，这可以最小化因负载均衡而引发的性能下降。
5、多词元预测训练目标（Multi-Token Prediction, MTP）：通过MTP目标训练，模型性能得到增强，并且可以用于推理加速的推测解码。
6、FP8混合精度训练框架：DeepSeek-V3设计了一个FP8混合精度训练框架，首次在极大规模模型上验证了FP8训练的可行性和有效性。
7、通信瓶颈解决方案：为了解决跨节点MoE训练中的通信瓶颈问题，研发团队设计了DualPipe高效流水线并行算法，实现了计算和通信的重叠，确保了模型扩大时的通信效率。
8、后训练知识蒸馏：从长思维链模型（DeepSeek R1）中蒸馏推理能力到标准模型上，显著提高了推理性能，同时保持了输出风格和长度控制。
9、MoE路由专家和共享专家：DeepSeek-V3的MoE由256个路由专家和1个共享专家组成，每个token激活8个专家，并确保每个token最多被发送到4个节点。
10、长上下文扩展：通过YaRN技术进行预训练后的扩展，逐步将上下文窗口从4K扩大到32K，最终达到128K。
这些技术细节共同作用，使得DeepSeek-V3在多个领域的基准测试中表现出色，超越了其他开源模型，并且性能与世界顶尖的闭源模型相当。此外，DeepSeek-V3的训练成本相对较低，整个训练过程稳定，没有经历不可恢复的损失峰值或回滚。
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