​​在训练中利用DeepSeek的核心在于其创新的架构设计、高效的数据策略和工程优化，能够显著降低计算成本并提升模型性能。​​ 通过混合专家模型（MoE）、低秩注意力机制和强化学习推理等技术，DeepSeek实现了“小参数、高性能”的突破，同时采用FP8量化、3D并行等工程实践，大幅缩短训练周期。以下是具体方法：

1. ​​混合专家模型（MoE）动态激活参数​​
   DeepSeek-V3的每个Transformer层包含256个专家，但每次仅激活8个专家（约370亿参数），通过动态分配任务减少冗余计算。这种设计在代码生成、数学推理等任务中表现优异，甚至媲美70B参数的模型。

2. ​​数据蒸馏与对抗训练提升质量​​
   传统训练依赖海量低质数据，而DeepSeek通过自动筛选高价值数据片段（如代码逻辑链）和生成合成数据，将训练效率提升3.2倍，同时降低高质量数据获取成本80%。

3. ​​强化学习推理与自我优化​​
   采用纯强化学习路径，模型仅通过答案优劣反馈自我调整，无需大量标注数据。结合思维链微调，模型既能保持强大推理能力，又能以人类可理解的方式表达过程。

4. ​​工程优化：量化与并行策略​​

   • ​​FP8混合精度量化​​：通过细粒度分组缩放（如1x128激活分块），减少内存占用并加速计算，精度损失不足5%。
   • ​​3D并行训练​​：结合数据并行、流水线并行和张量切片并行，在2048块H800 GPU集群上高效完成训练，成本仅为同类模型的1/10。

5. ​​持续迭代与生态协同​​
   DeepSeek开源策略鼓励社区贡献，通过模型蒸馏让小模型继承大模型能力，并利用用户反馈优化生成内容，形成技术闭环。

​​总结​​：DeepSeek的成功证明，高效训练需平衡算法创新与工程实践。其技术路径为资源受限场景提供了可行方案，未来可通过垂直领域微调进一步释放潜力。