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本文将介绍DeepSeek的模型架构多头潜在注意力（MLA）技术，混合专家（MoE）架构， 无辅助损失负载均衡技术，多Token 预测（MTP）策略。

一、模型架构

DeepSeek-R1的基本架构沿用了DeepSeek-V3 的架构。其特点是多头潜在注意力（MLA） 用于高效推理，混合专家模型（MoE）用于经济训练，多标记预测（MTP） 提高评估基准的整体性能，辅助无损失负载均衡策略来减轻因确保负载平衡而引起的性能下降。其中前两个是DeepSeekV2使用并验证效果，后两个是DeepSeekV3提出。

总的来说，DeepSeek-R1 是一种改进的Transform 架构，其中每个Transform块由一个Attention模块和一个FFN组成。然而，对于Attention和 FFN，DeepSeek设计并采用了新的架构。针对注意力设计了 MLA，支持高效推理。针对 FFN采用高性能DeepSeekMoE 架构，能够以经济成本训练强大模型的架构。DeepSeek 的架构如下图所示：

二、MLA

多头潜在注意力MLA（Multi-Head Latent Attention）如上图右下角，核心原理是利用低秩 $KV$ 联合压缩来消除推理时间键值缓存和计算量。

其实现步骤可以看成三步：

第一步：输入映射到低秩潜在空间，输入 $h_{t}$ 分别乘以 $QKV$ 的低秩权重矩阵得到 $c_{t}^{Q}$ ， $c_{t}^{KV}$ 此时矩阵的秩远远小于 $h_{t}$ 的秩。类似下图，利用矩阵乘法将输入映射到潜在空间，实现低秩压缩。

同时对输入 $h_{t}$ 和 $c_{t}^{Q}$ 乘以携带旋转位置编码（RoPE）的解耦键的矩阵；apply RoPE表示应用 RoPE 矩阵的操作；多个框层叠在一起表示计算i次后拼接。需要注意的是，对于 MLA，在生成过程中仅需缓存 $c_{t}^{KV}$ 和 $k_{t}^{R}$ ，这在保持与标准多头注意力（MHA）相当性能的同时，显著减少了键值（KV）缓存量。

第二步：潜在空间中的多头注意力计算

在潜在空间上进行Multi head attention计算。

第三步：映射回原始空间

第一步的反向操作，将低秩潜在空间映射回原始空间

MLA的优势

1. 性能保持：MLA通过低秩压缩减少了KV缓存和激活内存，但仍然能够保持与标准多头注意力（MHA）相当的性能。

2. 效率提升：通过在低维潜在空间中执行注意力计算，复杂度由O(n2d) 降至 O(n2k)，在推理过程中，MLA只需要缓存压缩后的键和值，显著减少了内存占用，有效降低复杂度。

3. 旋转位置嵌入（RoPE）：RoPE通过旋转操作将位置信息嵌入到键和查询中，有效处理了长序列中的位置依赖问题，使得模型能够更好地捕捉长距离依赖关系。

三、MOE

混合专家架构MOE（Mixture-of-Experts）首次出现于1991年的论文Adaptive Mixture of Local Experts中。DeepSeekMoE中包含 2048 个领域专家模型，通过门控网络动态分配查询请求。与传统 FFN 架构相比，DeepSeekMoE 使用更细粒度的专家，并将一些专家隔离为共享专家。

共享专家（share experts）所有输入均参与计算，路由专家（routed experts）使用 sigmoid 函数计算亲和分数，并对所有选中的亲和分数进行归一化以生成门控值。取门控制TopK的专家参与计算。

MoE的核心思想是“分而治之”，由多个专家组成，每个专家都是一个局部模型，专门处理输入空间的一个子集。MoE 使用门控网络来决定每个数据应该被哪个模型去训练，从而减轻不同类型样本之间的干扰，理想实现是某类数据由某类专家来判定结果。

MoE的优势：

1. 专家协作：能够处理不同输入数据中的共性特征，实现跨不同类型输入数据的知识共享，这有助于减少模型参数的冗余。而路由专家则专注于处理具有特定模式或特征的数据，从而提升模型对各种数据的适应性和处理效率。

2. 专家分配：引入了更为精细化的专家分配机制，使得门控网络能够更准确地分析输入数据的特征，并将其导向最匹配的专家，从而增强模型处理复杂数据的能力。

3. 专家激活：每个输入Token激活8个路由专家，这在确保模型处理效果的同时，有效避免了因过度激活专家而导致的计算资源浪费，从而提升了计算效率并降低了计算成本。

四、无辅助损失负载均衡技术

无辅助损失负载均衡技术（Auxiliary-Loss-Free Load Balancing）。在MoE大模型训练过程中，输入会根据路由规则分配到不同的专家模型进行处理，这个过程中可能会出现负载不均衡的情况，即某些专家模型被频繁调用，而另一些专家模型则很少被使用，这会导致训练效率和模型性能下降。

常规解决方案通常依赖于辅助损失以避免负载不平衡，然而，过大的辅助损耗会损害模型性能。为了在负载均衡和模型性能之间实现更好的权衡，DeepSeek提出了一种辅助无损负载均衡策略来确保负载均衡。具体来说，为每个专家引入了可学习的一个偏差项 $B_{i}$ ，并且将其添加到相应专家的分数中。在训练过程中该偏置项会动态调整每个专家的匹配得分，基于得分和对各专家利用率的实时监测，动态调整路由策略，将输入Token分配给负载较低的专家。

即每个步骤结束时，如果相应的专家过载，则减少偏差项，如果相应的专家欠载，将增加偏差项。通过动态调整，DeepSeek在训练过程中保持平衡的专家负载，并取得了比通过纯辅助损失鼓励负载均衡的模型更好的性能。

序列平衡辅助损失（Complementary Sequence-Wise Auxiliary Loss）。虽然 DeepSeek-V3 主要依靠辅助无损失策略进行负载均衡，但为了防止任何单个序列内的极端不平衡，还采用了序列平衡损失。对序列中的每个 Token 进行精细化的分析和处理，根据 Token 在序列中的位置、上下文信息等更合理地分配到各个专家，序列平衡损失每个序列上的专家负载保持平衡。

五、MTP

多Token 预测MTP（Multi-Token Prediction）。包含主模型Main Model（基础的下一个令牌预测）和 D个顺序MTP模块MTP Module（扩展预测未来D个Token）。每个MTP模块由以下组件构成：
• 共享嵌入层（Embedding Layer）：与主模型共用，减少参数冗余；
• 共享输出头（Output Head）：与主模型共用输出层；
• 独立Transformer块（TRMₖ）：每个模块有专属的Transformer块；
• 线性投影矩阵（Linear Projection）：用于结合当前令牌表示与未来令牌嵌入；
• 均方根归一化（RMSNorm）：替代传统LayerNorm，提升计算效率。

训练目标：每个MTP模块单独计算交叉熵损失 $L_{MTP}$ ，总损失为每个MTP模块损失的加权平均：

λ值调节：通过实验确定最优权重以平衡主模型与MTP模块的训练信号。最终使用 $L_{Main}$ + $L_{MTP}$ 作为最终损失函数。

优势：
训练阶段通过输入单个Token使用MTP的方式增加模型的学习能力，模型可以通过单Token得到多个平均后的损失，使模型增加单位数据的训练信号量，有利于模型稳定和加速收敛。

推理阶段可单独使用Main Model（丢弃MTP模块），保持常规生成能力。MTP模块仅作用于训练阶段，当然也可以用作推理阶段加速使用，不过要调整代码。

MTP和传统单Token预测区别

	DeepSeek MTP	传统单Token预测
预测深度	多层级（D≥1）	单层级（仅下一个令牌）
参数共享	嵌入层、输出头与主模型共享	无共享
训练目标	多损失加权优化	单一交叉熵损失
推理灵活性	支持推测解码加速	仅自回归生成