Scaling up Test-Time Compute with Latent Reasoning: A Recurrent Depth Approach

### DeepSeek LLM 的长期扩展策略 开源语言模型（LLMs）的发展趋势表明，扩大模型规模可以显著提升性能。然而，随着参数量增加，计算资源消耗也呈指数级增长。为了实现可持续发展并推动技术进步，DeepSeek 采取了一系列基于长期主义的战略来扩展开源语言模型[^1]。 #### 资源效率优化 针对现有硬件条件下的资源利用最大化问题，团队专注于提高训练过程中的计算效率。具体措施包括但不限于： - **稀疏化处理**：通过引入结构化的权重矩阵，在不影响整体表现的前提下减少不必要的连接数量； - **量化方法应用**：采用低精度数值表示法降低内存占用和带宽需求； ```python import torch.nn as nn class SparseLinear(nn.Module): def __init__(self, in_features, out_features, sparsity=0.9): super(SparseLinear, self).__init__() self.linear = nn.Linear(in_features, out_features) mask = (torch.rand_like(self.linear.weight) > sparsity).float() self.register_buffer('mask', mask) def forward(self, x): masked_weight = self.linear.weight * self.mask return F.linear(x, masked_weight, self.linear.bias) ``` #### 社区共建生态体系 除了技术创新外，构建健康的社区环境对于促进高质量贡献至关重要。为此，DeepSeek 积极鼓励全球开发者参与进来，共同维护和发展这一开放平台。主要举措有： - 定期举办黑客松活动和技术分享会； - 提供详尽文档和支持渠道帮助新成员快速上手； - 设立奖励机制表彰优秀个人或团体的工作成果；