DeepSeek V1：初代模型的架构与性能

DeepSeek V1（又称DeepSeek-MoE）是DeepSeek系列的首代大规模语言模型，它采用Transformer结合稀疏混合专家（MoE）的创新架构，实现了在受控算力下的大容量模型。本文将深入解析DeepSeek V1的架构设计与技术细节，包括其关键机制、训练优化策略，以及在各类NLP任务上的表现。

1. 模型概况

DeepSeek V1是一个基于Transformer+MoE骨干的大规模语言模型，参数规模极为庞大——总参数量达到百亿乃至千亿级别，但通过稀疏激活，每次仅有约百亿级规模的参数参与计算。换句话说，模型拥有海量的潜在容量，却能在推理时只激活其中一小部分，从而保持计算成本可控。这种设计的动机很明确：在有限算力预算下尽可能提升模型容量，以获取更强的表达和泛化能力。

DeepSeek V1的基本架构沿用了Transformer Transformer的分层结构，但在关键位置引入了Mixture-of-Experts（MoE）稀疏专家层。具体而言，模型包含若干标准的自注意力和前馈网络层，不同之处在于部分前馈层被MoE结构替代：即该层由多个并行的“专家”子网络组成，输入经过一个门