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DeepSeek-V3网络架构的创新主要在两次，分别是在前馈层的MOE（混合专家模型）和在注意力中的MHA（多头潜在注意力，一种注意力计算规模压缩技术）。

MOE（混合专家模型）

回顾最初的MOE

GShard是最早将MoE应用在Transformer上的模型，其提出的框架和思想一直影响至今。

回顾Transformer的前馈层FFN，是将注意力子层的输出作为输入，通过一个带有ReLU激活函数的两层全连接网络对输入进行更复杂的非线性变换，公式描述如下：

$\text{FFN}(x)=\text{ReLU}(x{W}_1+b_1)W_2+b_2$

MoE其实就是将Transformer中的FFN层替换成了MoE-layer（也可以理解成多个规模较小且稀疏的FFN层），其中每个MoE-Layer由一个gate和若干个experts组成。这里gate和每个expert都可以理解成是nn.linear形式的神经网络，图解如下：
(原图来自https://zhuanlan.zhihu.com/p/681154742)

DeepSeek中的MOE

模型架构：

不同的地方：

为了在负载均衡和模型性能之间取得更好的平衡，DeepSeek开创了一种无辅助损失的负载均衡策略：为每个专家引入一个偏差项，并将其添加到相应的亲和力分数中以确定top-$K$路由，具体来说：如果其对应的专家过载，我们将偏差项减少$b$；如果其对应的专家负载不足，我们将偏差项增加$b$，其中$b$是一个称为偏差更新速度的超参数。

门控网络本质上就是一个softmax叠加一个分类网络，那么辅助loss往往就是添加一个惩罚项，对输出过大的 logits 进行惩罚，鼓励模型生成更加适度的 logits 值，防止模型生成过于极端的输出。

公式描述为公式(14)改为公式(16)

引入了偏差项

MLA 多头潜在注意力

本质就是在计算注意力之前进行各种向量降维(用于降低注意力计算和后端推理的计算量)和加入旋转位置编码(RoPE)(目的是：通过旋转矩阵将位置信息融入词向量的内积计算中，从而在注意力机制中隐式编码相对位置关系)。

参考文章

https://zhuanlan.zhihu.com/p/15153745590

https://arxiv.org/pdf/2412.19437v1

https://zhuanlan.zhihu.com/p/681154742