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量化巨头幻方探索AGI（通用人工智能）新组织“深度求索”在成立半年后，发布第一代大模型DeepSeek。此模型具备免费商用、完全开源特点，依托幻方的1万枚英伟达A100芯片以及HAI-LLM训练框架。DeepSeekLLM项目致力于推进开源语言模型发展，通过深入研究规模定律与引入2万亿tokens数据集，实现模型扩展与优化。
论文主要讨论开源大型语言模型的快速发展，以及DeepSeekLLM项目如何推进这一发展。项目关注规模定律、数据集扩展以及模型优化。通过构建包含2万亿tokens的英语与中文混合数据集，DeepSeekLLM进行预训练，并通过SFT与直接偏好优化（DPO）策略创建DeepSeekChat模型。
评估结果显示，DeepSeekLLM67B在代码、数学与推理领域性能超越LLaMA-270B，与GPT-3.5相比，DeepSeekLLM67BChat表现出更优性能。项目团队后续计划发布关于代码与Mixture-of-Experts（MoE）的技术报告，目标是创建更大、更完善的预训练数据集，以提升推理、中文知识、数学与代码能力。
数据处理阶段，采用激进去重策略扩大数据覆盖范围，通过过滤与混合阶段增强数据质量和代表性。分词器使用基于Huggingface的BBPE算法与GPT-2相似策略，优化了数字处理与词汇表配置。模型结构基于LLaMA设计，采用Pre-Norm结构、RMSNorm与SwiGLU激活函数，引入RoPE并优化了推理成本。
训练框架HAI-LLM集成并行策略与闪存注意力技术，优化计算与通信效率。参数优化、学习率调整与内存管理策略显著提高了训练效率与稳定性。评估阶段采用GPU加速工具与连续批量处理策略，减少手动调整与tokens填充问题。
缩放定律研究揭示了模型性能与计算预算、模型规模、数据规模之间的关系，论文采用Chinchilla中的IsoFLOP方法与新的模型规模表示方法，准确预测了DeepSeekLLM7B与67B模型性能。在监督微调与DPO阶段，模型学习了有用性与无害性偏好，提升生成技能与基准测试性能。
公开测试集评估显示，DeepSeek模型在英语与中文语言理解基准上与LLaMA2模型相当，且在多项任务上表现优于LLaMA2。聊天模型在多任务上表现出整体改进，但存在知识相关任务波动。微调后，数学与代码任务性能显著提升。开放式评估与held-out测试集结果验证了模型在多轮对话与安全性能上的表现。
在安全性评估中，DeepSeek团队组建专家团队，运用多样化的安全问题与内容类型，通过标注与模型测试确保安全性。使用“Do-Not-Answer”数据集评估模型安全机制，结果显示DeepSeek67BChat模型在多个安全测试类别中表现出良好安全性。
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