DeepSeek如何以低成本實現高效模型訓練：蒸餾技術詳解

Feb 04, 2025

DeepSeek之所以能在AI模型訓練中顯著降低成本，主要得益於其創新性的技術策略，包括蒸餾技術、壓縮方法和自動化強化學習。以下是其核心技術的詳細解析，尤其是蒸餾技術如何幫助DeepSeek大幅降低資源需求。

知識蒸餾（Knowledge Distillation）是一種高效的模型訓練方法，其核心思想是通過將大型教師模型（Teacher Model）的知識提取並傳遞給較小的學生模型（Student Model），從而在保留性能的同時減少計算資源需求。

蒸餾過程的關鍵步驟：

生成軟標籤（Soft Labels）：
- 教師模型對輸入數據進行推理，生成概率分布（例如，對一張圖片輸出“狗：90%，狼：5%，狐狸：3%”）。
- 這些軟標籤包含了類別之間的相對置信度，比傳統硬標籤（如“狗”）提供更多信息，使學生模型能更細緻地學習數據模式。
設計蒸餾損失函數：
- 蒸餾過程中使用專門的損失函數（如KL散度）來衡量學生模型輸出與教師模型輸出之間的差異。
- 同時引入溫度參數（Temperature Parameter）來平滑概率分布，幫助學生模型更容易模仿教師模型的行為。
微調與優化：
- 在完成基礎蒸餾後，針對特定任務進行微調。例如，在編程任務中使用大量代碼數據進行強化訓練，在數學任務中則使用邏輯推理題進行優化。

效果與成本分析：

通過蒸餾技術，DeepSeek成功將大模型R1的知識壓縮到僅32億參數的小型版本R1-Distill-Qwen-32B，其性能接近原始大模型，但運行成本僅為原始版本的10%[2][6]。
這一策略使得DeepSeek能夠在有限硬件條件下完成高效訓練，大幅降低了GPU時間和電力消耗。

除了蒸餾技術，DeepSeek還採用了FP8混合精度計算框架。這種方法通過使用更低精度的數據表示（FP8，而非傳統的FP16或FP32），顯著減少了內存占用和計算需求。

工作原理：

效果與成本分析：

使用FP8框架後，DeepSeek-V3在訓練中僅消耗280萬GPU小時，相比OpenAI GPT-4o所需超過5000萬GPU小時的規模，成本下降超過80%[1][5]。

DeepSeek還通過自動化強化學習取代了傳統的人類反饋強化學習（RLHF），進一步降低了人力成本和時間消耗。

GRPO算法特點：

效果與成本分析：

DeepSeek還採用了剪枝（Pruning）和量化（Quantization）等壓縮技術，進一步減少模型大小和運算需求。

綜合上述技術創新，DeepSeek成功實現了極具競爭力的訓練成本控制：

DeepSeek-V3訓練總成本僅約557.6萬美元，而OpenAI GPT-4o超過1億美元[1][5]。
蒸餾技術、FP8混合精度、GRPO算法等創新措施共同作用，使得DeepSeek能以更低資源實現高性能表現，同時推動AI技術普及化並挑戰現有商業模式[2][3][5]。

Sources:

[1] DeepSeek-V3：AI低成本训练与多元化先锋- 中国日报网 - 天下专栏 https://column.chinadaily.com.cn/a/202501/07/WS677c8e51a310b59111dacab3.html

[2] DeepSeek-R1 蒸馏模型及如何用Ollama 在本地运行 ... - CSDN博客 https://blog.csdn.net/llm_way/article/details/145365802

[3] DeepSeek新突破：以低成本高效训练AI模型的秘密 - 搜狐 https://www.sohu.com/a/855005855_121798711/

[5] 省钱也是技术活：解密DeepSeek的极致压榨术 https://wallstreetcn.com/articles/3738170

[6] Deepseek「深度求索」解读蒸馏、剪枝与量化 - REBUI1T https://rebui1t.com/deepseek-distillation-pruning-and-quantization/

[7] Bill Lin - DeepSeek如何用低成本訓練出高能力AI？技術深度解析... https://www.facebook.com/story.php?story_fbid=9517769904909018&id=100000283098490