梁文锋署名DeepSeek论文详解：突破GPU内存限制新思路

【文/观察者网 熊超然】1月12日晚间，中国人工智能（AI）初创公司DeepSeek创始人梁文锋与北京大学研究人员共同署名发表了一篇技术论文，提出了一种新的模型训练技术。他们表示，该技术可以通过绕过图形处理单元（GPU）内存限制，实现“参数的积极扩展”。

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香港《南华早报》1月13日报道指出，此举凸显了DeepSeek在算力相对美国行业领先企业存在差距的情况下，持续专注于最大限度地提高成本效率。与此同时，外界猜测该公司将在今年春节之前发布一款重要的新模型。

报道称，这篇技术含量极高的论文将受到中国和美国业内人士的广泛关注，他们希望从中了解DeepSeek所取得的最新进展。在过去一年中，DeepSeek一直是中国AI领域创新的典范。

DeepSeek与北京大学研究人员合作发表论文，梁文锋在列论文截图

据报道，在这篇题为《基于可扩展查找的条件记忆：大语言模型稀疏性的新维度》（Conditional Memory via Scalable Lookup:A New Axis of Sparsity for Large Language Models）的最新论文中，介绍了一种名为“Engram”（记忆痕迹）的“条件记忆”（conditional memory）技术。

该技术用以解决扩大AI模型规模时的一个关键瓶颈——GPU高带宽内存（HBM）容量有限的问题。

现有的大型语言模型（LLM）通过计算来检索基础信息，而这一过程需要大量的计算能力。然而，研究人员表示，这种方式浪费了宝贵的“序列深度”（sequential depth），这些“序列深度”本可以被分配用于更高层次推理的琐碎操作。

《南华早报》指出，HBM是中国在AI硬件方面与美国之间最大的差距之一。韩国半导体行业分析机构SemiAnalysis的分析师Ray Wang表示，尽管近年来取得了稳步进展，但中国存储芯片巨头长鑫存储（CXMT）仍然比韩国的三星电子和SK海力士以及美国的美光科技等行业领军者落后数年。

在论文中，DeepSeek和北京大学的研究人员表示，通过将计算与存储“解耦”，Engram可以让模型更高效地“查找”这些基础信息。

他们提到的新技术，还能够提升模型在处理长上下文（即较长输入）时的效率，而这正是将AI聊天机器人转变为现实世界中有用的AI代理所面临的最大挑战之一。

研究人员在一个拥有270亿个参数的模型中验证了这一技术，发现它使主要行业基准测试的表现提升了几个百分点。关键在于，这也为模型执行计算需求更高的复杂推理保留了更多容量。

他们写道：“我们认为条件记忆将成为下一代稀疏模型中不可或缺的建模原语。”研究人员将Engram的潜在影响比作他们自己开发的一种“混合专家”（MoE）技术，该技术使模型规模的扩大无需按比例增加计算量，并且此后已被其他中国竞争对手采用。

DeepSeek创始人梁文锋 视频截图

目前，行业中最大的模型拥有数万亿个参数。开源开发者平台Hugging Face的研究工程师埃利·巴库奇（Elie Bakouch）在社交媒体上对这篇论文大加称赞，称其“在推理和训练时用硬件上验证了这一技术”。

据报道，这篇论文列出了14位共同作者，除了梁文锋之外，还包括北京大学王选计算机研究所助理教授、前微软亚洲研究院首席研究员张辉帅。

去年年初，DeepSeek发布的大模型DeepSeek-R1，使用由英伟达H800 GPU驱动的数据中心进行训练，仅用两个月就完成了训练，成本为550万美元，仅为OpenAI等美国公司所花费金额的一小部分。却实现了足以匹敌美国顶尖AI模型的效果，震撼业界的同时引发多国关注，尤其是美国。

当地时间1月12日，据英国《金融时报》报道，微软总裁布拉德·史密斯（Brad Smith）警告称，在争夺西方以外用户的竞争中，美国AI公司正被中国竞争对手超越，中国低成本的“开源”模型是一大优势所在。

他表示，中国AI初创公司DeepSeek的技术在非洲等新兴市场快速普及，凸显了美国公司在全球面临的竞争。“我们必须认识到，与一年前不同，现在中国拥有一个，而且越来越多地拥有不止一个具有竞争力的开源模型。”

报道指出，史密斯发表这番言论之际，微软的一项新研究发现，DeepSeek一年前发布的R1大型语言模型，因其“易用性和低成本”，帮助加速了AI在全球范围内的普及，尤其是在全球南方国家。这也让中国在“开源”AI模型的全球市场份额方面超越了美国，这些模型通常可以免费供开发人员使用、修改和集成。

《南华早报》指出，在DeepSeek发布其R1模型一周年之际，外界对其即将推出一款新的重要模型的期待正在升温。美国硅谷的新兴科技媒体“The Information”当地时间1月9日报道称，DeepSeek预计将在今年2月中旬推出一款具备强大编程能力的新V4模型。

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