论文阅读:AI学习之钥

admin 2025年2月5日23:54:43评论10 views字数 2680阅读8分56秒阅读模式
论文阅读:AI学习之钥
论文是科研人员智慧和成果的结晶,它们记录了AI领域的最新进展和突破。通过阅读论文,我们可以:
  • 紧跟前沿技术:论文是了解AI领域最新研究成果的主要窗口。通过定期阅读,我们能够紧跟技术潮流,把握未来趋势。

  • 深入理解原理:论文通常详细阐述了算法、模型或技术的原理和实现方法。通过阅读,我们可以深入理解这些技术的本质,从而更好地应用它们。

  • 培养批判性思维:论文阅读有助于我们培养批判性思维,学会对研究成果进行客观分析和评价。这对于我们的学术成长和职业发展至关重要。

如何查找论文

Step1: 查找论文首先要知道论文的名称,可以先用搜索引擎(或者大模型)找到论文标题,如deepseek相关需要看的四篇论文在这个文章中:

https://m.163.com/dy/article/JN4O43JA05312HQV.html

DeepSeek 4篇重要论文及工程优化要点:

1.DeepSeek LLM: Scaling Open-Source Language Models with Longtermism

这篇论文奠定了 DeepSeek 大模型的基础,提出模型参数规模并非越大越好,而是要找到模型参数量、数据量和算力的最优配比,通过分阶段的 Multi-step 学习率下降的方式,在不损失性能的情况下,可以更便捷地进行持续训练。

2.DeepSeek-V2: A Strong, Economical, and Efficient Mixture-of-Experts Language Model

Multi-Head Latent Attention (MLA):通过对 Key 和 Value 进行低秩压缩,极大地减少了推理时的 KV cache,提高了推理效率,同时性能又比 MHA 更好。

DeepSeekMoE:通过精细化的专家划分和共享专家的隔离,DeepSeekMoE 能够在更低成本下训练更强大的模型。

Device-Limited Routing: 在训练过程中对 MoE 架构进行了改进,实现了训练效率的提升,并在跨节点通信时加入了平衡负载策略。

低成本训练:V2 在性能超越 DeepSeek 67B 的同时,训练成本却降低了 42.5%。

3.DeepSeek V3 Technical Report

辅助损失函数 (Auxiliary Loss) 新策略: 解决了在 MOE 模型训练中,为了平衡负载而引入的辅助损失带来的模型性能损失问题。

Multi-Token Prediction: V3 不再采用传统的单 Token 预测,而是采用多个 token 同时预测,从而提高了模型的整体性能,同时也有利于在推理阶段使用 speculative decoding 来提升推理速度。

FP8 混合精度训练:使用 FP8 混合精度框架训练,并在大规模模型上验证了其可行性和有效性。通过 FP8 计算和存储,训练得到了显著的加速,并减少了 GPU 内存的使用。

DualPipe:通过 DualPipe算法,显著减少了 pipeline 过程中存在的 bubble,并使得通信过程和计算过程能够高度重叠,大幅提升了训练效率。

高效的跨节点通信: 使用高效的跨节点 all-to-all 通信内核,充分利用 IB 和 NVLink 的带宽,减少训练时的通信开销。

4.DeepSeek R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning

不依赖监督微调的 RL:DeepSeek-R1-Zero 直接在 base 模型上运用 RL (强化学习)训练,证明AI大模型可以通过 RL 训练出更强的推理能力,不需要预先经过监督微调的训练。

多阶段强化学习:为了克服 RL 产生的不稳定性,DeepSeek-R1 先使用少量数据进行监督学习,再进行面向推理的强化学习。之后,再通过拒绝采样的方式来做监督微调,并结合全场景的 RL,最终形成了 DeepSeek-R1 模型。

小模型蒸馏:DeepSeek 团队探索了如何把 R1 模型的推理能力迁移到小模型中。他们使用 蒸馏的方法训练了基于 Qwen 和 Llama 的系列小模型.

Step2: 用 arxiv(https://arxiv.org/)搜索并查看相应论文

arxiv是一个开放获取的学术论文预印本存储库,由美国康奈尔大学图书馆运营管理. 

arxiv始建于1991年,由美国物理学家保罗·金斯帕(Paul Ginsparg)在美国洛斯阿拉莫斯(Los Alamos)国家实验室创立。最初名为“物理电子档案”(Physics e-Print Archive),旨在方便物理学家们分享未发表的研究成果。

随着时间的推移,arxiv逐渐扩展到数学、计算机科学、定量生物学、定量金融和统计学等多个学科领域。如今,arxiv已成为物理学、数学、计算机科学、生物学等多个领域研究人员分享研究成果的重要平台,也是世界上最大的预印本存储库之一。

arxiv允许研究人员在未经同行评审的情况下,将自己的研究成果以电子形式提前发布出来,并提供强大的检索功能,使学者能够轻松地找到所需领域的论文。arxiv支持论文的不同版本,允许作者更新他们的工作,以确保论文内容的最新性和准确性。arxiv上的论文是开放获取的,任何用户都可以下载和阅读。同时,arxiv还鼓励学者对论文进行评论和讨论,从而促进了学术交流和合作。

arxiv的出现极大地加速了研究成果的传播和应用,缩短了研究成果从完成到传播的时间。它为学术界提供了一个全新的论文发布和共享平台,促进了学术资源的共享和传播。同时,arxiv上的论文往往代表了学术领域的最新进展和创新,对整个学术界产生了深远的影响
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点击论文编号后的pdf链接查看论文内容。
理解论文

理解论文是阅读过程中的关键。以下是一些建议:

  1. 阅读摘要和引言:摘要和引言部分通常概述了论文的研究背景、目的和意义。通过快速阅读这些部分,我们可以初步了解论文的主题和重要性。
  2. 关注实验和结果:实验部分详细描述了研究方法、实验设计和数据收集过程。结果部分则展示了实验的结果和分析。这些是理解论文核心内容的关键部分。
  3. 批判性思维:在阅读过程中,要保持批判性思维,对论文中的观点、方法和结论进行客观分析和评价。这有助于我们深入理解论文,并发现其中的不足和潜在改进方向。

论文解读工具

很多达模型可以解读论文,本人使用最多的是Kimi(https://kimi.moonshot.cn),kimi擅长长文本推理 ,直接发pdf附件,或者pdf链接给kimi实现全文翻译和解读。工具很多,关键词:Try it by yourself~ and enjoy it!

原文始发于微信公众号(网络安全等保测评):论文阅读:AI学习之钥

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