标题:Deepseek大模型推理算法其实很简单
性能顶级的Deepseek大模型开源后,人们轻松地将其部署使用。在配置一般的联想PC上,安装7B参数版本的Deepseek R1已成功。最强的671B版本需要更高配置,但也完全可行。
大模型开发包括训练和推理两部分,推理是较易的部分。有了权重文件,大模型推理变得简单。即使对机器学习不太熟悉的人,也能理解其运行机制。
大模型的推理是从用户输入的“prompt”开始,通过“自回归”生成文本。用户输入一段话后,大模型经过一段时间的计算,输出反馈。推理过程涉及token和embedding。每个token通过embedding变成一个向量,这过程决定了大模型的“大”。
Deepseek R1的推理代码只有1500行,简洁明了。通过Python编写,易于理解。而C++版本的代码则更为复杂,但基本操作相似。
大模型的计算分层进行,每个layer包括Norm、Self-Attention和Feed-Forward等操作。这些操作最终生成logits概率向量,决定下一个token的选择。整个推理过程主要是矩阵运算,不复杂。
最后,联网搜索和深度思考功能提高了大模型的准确性。联网搜索提供更多信息,深度思考则展示了大模型的逻辑推理能力。
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