論文の概要: A Review of DeepSeek Models' Key Innovative Techniques

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.11486v1
• Date: Fri, 14 Mar 2025 15:11:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-17 13:06:20.864395
• Title: A Review of DeepSeek Models' Key Innovative Techniques
• Title（参考訳）: DeepSeek Modelsのキーイノベーティブ・テクニックのレビュー
• Authors: Chengen Wang, Murat Kantarcioglu,
• Abstract要約: DeepSeek-V3とDeepSeek-R1はオープンソースのLarge Language Modelsをリードしている。 我々はこれらのモデルの顕著な有効性と効率を駆動するコア技術についてレビューする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.977907906989342
• License:
• Abstract: DeepSeek-V3 and DeepSeek-R1 are leading open-source Large Language Models (LLMs) for general-purpose tasks and reasoning, achieving performance comparable to state-of-the-art closed-source models from companies like OpenAI and Anthropic -- while requiring only a fraction of their training costs. Understanding the key innovative techniques behind DeepSeek's success is crucial for advancing LLM research. In this paper, we review the core techniques driving the remarkable effectiveness and efficiency of these models, including refinements to the transformer architecture, innovations such as Multi-Head Latent Attention and Mixture of Experts, Multi-Token Prediction, the co-design of algorithms, frameworks, and hardware, the Group Relative Policy Optimization algorithm, post-training with pure reinforcement learning and iterative training alternating between supervised fine-tuning and reinforcement learning. Additionally, we identify several open questions and highlight potential research opportunities in this rapidly advancing field.
• Abstract（参考訳）: DeepSeek-V3とDeepSeek-R1は、汎用的なタスクと推論のためのオープンソースのLarge Language Models(LLMs)をリードし、OpenAIやAnthropicといった企業の最先端のクローズドソースモデルに匹敵するパフォーマンスを達成すると同時に、トレーニングコストのごく一部しか必要としていない。 DeepSeekの成功の背景にある重要な革新的な技術を理解することは、LLM研究の推進に不可欠である。 本稿では, トランスフォーマーアーキテクチャの改良, マルチヘッド遅延注意とエキスパートの混在, マルチトークン予測, アルゴリズム, フレームワーク, ハードウェアの共同設計, グループ相対ポリシー最適化アルゴリズム, 純粋な強化学習によるポストトレーニング, 教師付き微調整と強化学習の反復学習など, モデルの有効性と効率を向上するコア技術について概説する。 さらに、いくつかのオープンな質問を特定し、この急速に進歩する分野における潜在的研究の機会を強調します。

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