大模型面试请分别说说你对 DeepSeek -V3和 DeepSeek -R1的理解，它们在架构或训练策略上有何关键差异？

1.请分别说说你对 DeepSeek -V3和 DeepSeek -R1的理解，它们在架构或训练策略上有何关键差异？

已思考 12s

下面按“我怎么理解它是什么 / 关键技术点 / 与另一者的差异”来分别讲DeepSeek-V3和DeepSeek-R1，并总结它们在架构与训练策略上的关键差异。

1) 我对 DeepSeek-V3 的理解

一句话：V3 更像是 DeepSeek 的“高性价比通用基座模型（foundation model）”，核心目标是用稀疏化架构把训练与推理成本压下去，同时把通用能力做强。 arXiv

架构侧重点（V3）

MoE（Mixture-of-Experts）稀疏激活：总参数量很大，但每个token 只激活一小部分参数，从而把计算量控制在更可承受的水平。V3 报告里给的是671B 总参数、每 token 激活约 37B。arXiv
Multi-headLatent Attention (MLA)与DeepSeekMoE：属于 V 系列延续并验证过的高效结构选择，主要为训练/推理效率服务。 arXiv
“辅助损失（auxiliary loss）free”的负载均衡策略：很多 MoE 会用额外的 load-balancing loss 防止路由塌缩；V3 强调“aux-loss-free”作为重要工程/算法点之一（同时也会用补充性的序列级平衡项来避免极端不均衡）。 arXiv+1
Multi-token prediction 训练目标：不只预测下一个 token，而是引入多 token 预测目标以增强学习信号、提升性能。 arXiv

训练流程侧重点（V3）

大规模预训练（报告给出14.8T tokens）→ 再做SFT→ 再做RL 阶段来“完全释放能力”。整体还是典型“强基座 + 对齐”的路线。 arXiv

2) 我对 DeepSeek-R1 的理解

一句话：R1 更像是“面向推理的模型家族/训练范式”，核心目标是用强化学习把‘会推理’这件事显式激励出来，并在可用性（可读性、语言一致性、偏好对齐）上补齐。 arXiv+1

架构侧重点（R1）

R1 的讨论重点不主要在发明全新 Transformer 架构，而在“让模型在生成过程中形成更强的推理行为模式”。论文/文章更强调“reasoning pattern 的涌现与被激励”。 Nature+1
实务上，它通常建立在一个已经很强的预训练底座之上（媒体与分析也把 V3 看作强预训练底座，再通过 RL 得到 R1 的路线）。金融时报

训练流程侧重点（R1）

DeepSeek-R1-Zero：纯 RL（不以 SFT 作为起步），展示“推理能力可以被纯 RL 激励出来”，但会出现可读性差、语言混杂等问题。 arXiv+1
DeepSeek-R1：多阶段框架把能力与可用性拉回平衡：论文提到结合rejection sampling、RL、SFT等阶段，使其继承 R1-Zero 的推理能力，同时用额外的非推理数据/对齐步骤让行为更符合人类偏好与使用习惯。 Nature+2arXiv+2

3) 它们在“架构/训练策略”上的关键差异（重点总结）

A. 定位不同：基座 vs 推理

**V3：**面向“通用能力 + 成本效率”的基座模型，架构创新（MoE/MLA/负载均衡/训练目标）是主角。 arXiv
**R1：**面向“推理能力被显式激励”的推理模型/训练范式，训练策略（尤其 RL 的角色与阶段设计）是主角。 Nature+1

B. 架构差异：V3 明确强调 MoE 与高效注意力；R1 更强调“行为/过程”的形成

V3清晰给出 MoE 稀疏激活规模（671B/37B）、MLA、aux-loss-free 负载均衡、多 token 预测目标等。 arXiv+1
R1更多是“在既有强底座上，通过 RL 让推理行为涌现并可控”，而不是靠结构本身取胜。 Nature+1

C. 训练策略差异：V3 是“预训练→SFT→RL”的常规强基座路线；R1 把 RL 推到核心

**V3：**大规模预训练是核心资产，然后 SFT/RL 做对齐与能力释放。 arXiv
**R1：**强调“推理能力可由纯 RL 激励”，并用多阶段（rejection sampling + RL + SFT）解决可读性与偏好对齐等工程问题。 Nature+2Nature+2

如果你愿意，我可以再进一步用一个更“工程视角”的对比表来回答：

同等算力预算下为什么 V3（MoE）适合作基座
为什么 R1（RL 激励推理）会带来更高推理 token 开销、但推理质量更强（业界也有类似讨论）。

Qwen 系列基座模型的结构是怎样的？Qwen3 相对于 Qwen2.5、Qwen2 改进了什么

已思考 48s

下面我按两部分回答：先讲Qwen 系列“基座模型”（Base LLM）总体结构，再讲Qwen3 相对 Qwen2 / Qwen2.5 的改进点（重点放在结构与训练/对齐策略的变化）。

1) Qwen 系列基座模型的结构大体是怎样的？

共同骨架：Decoder-only Transformer

Qwen2 明确写的是标准Transformer 解码器架构：多层 Transformer block，每层包含因果自注意力（causal mask）+ FFN。arXiv

注意力与 FFN 的“默认配置”（以 Qwen2/3 报告为准）

GQA（Grouped Query Attention）：Qwen2 用GQA 替代传统 MHA，主要是为了推理时 KV cache 更省、吞吐更高。arXiv+1
SwiGLU 激活 + RoPE 位置编码 + RMSNorm（pre-norm）：Qwen2 报告把这些作为稳定/效果的关键组件列出；Qwen3 也说明其 dense 架构与 Qwen2.5 类似，仍沿用这些组件。arXiv+1
长上下文：DCA + YARN（在 Qwen2 中明确）：Qwen2 为扩展上下文窗口引入Dual Chunk Attention (DCA)，并结合YARN做长度外推更稳。arXiv

词表 / tokenizer

Qwen2 使用统一词表（报告里给出 151,643 regular tokens+ 3 control tokens，并提到分布式训练下embedding 有“有效尺寸”处理）。arXiv
Qwen3 仍使用 Qwen 的BBPE tokenizer，词表规模在报告中给到151,669。arXiv

另外一条线：MoE 基座（部分代际/型号）

Qwen2 系列里除了 dense 还包含 MoE：表格里给了57B-A14B（总 57B、每 token 激活 14B），并列出 routed experts / activated experts / shared experts 等配置。arXiv
Qwen3 也同时发布 dense 与 MoE（比如235B-A22B：总 235B、每 token 激活 22B），并给出 MoE 专家数与激活数等细节。arXiv

2) Qwen3 相对于 Qwen2.5、Qwen2 改进了什么？

我把改进分成三类：（A）结构细节（architecture knobs）、（B）MoE 设计、（C）数据与训练/对齐策略。

A) 结构细节：在“Qwen2.5 风格”的基础上进一步稳定与简化

Qwen3 报告直接说：dense 架构整体与 Qwen2.5 类似（GQA/SwiGLU/RoPE/RMSNorm+ pre-norm）。arXiv
但相对Qwen2，Qwen3 做了两个很明确的结构变化：

移除QKV-bias（Qwen2 使用过）
引入 QK-Norm来保证训练稳定性
这两点是 Qwen3 报告在架构段落里点名的“关键差异”。arXiv+1

另外，Qwen3 在报告里给了不同模型的上下文长度配置：小模型 32K、部分/大模型 128K。arXiv

B) MoE：更“干净”的专家结构 + 更明确的负载均衡信号

Qwen3 的 MoE 延续“细粒度专家切分（fine-grained expert segmentation）”，但对比上一代 MoE（报告里对比的是 Qwen2.5-MoE）有两点很突出：

总专家 128、每 token 激活 8 个arXiv
不再使用 shared experts（Qwen3-MoE “excludes shared experts”）arXiv
使用 global-batch load balancing loss来鼓励专家专门化（specialization）arXiv

如果你关心工程含义：这通常意味着路由/专家利用率与“专家分工”更被当成一等公民来优化，而不仅是“堆更多专家”。

C) 数据与训练：规模、语言覆盖、以及“推理/思考”相关能力组织方式

这里 Qwen2.5 和 Qwen3 的报告都给了很明确的量化信息：

预训练数据规模
- Qwen2.5：高质量预训练数据从上一代的7T tokens 扩到 18T；并在后训练用>100 万样本 SFT + 多阶段 RL，显著改善长文本生成、结构化数据分析、指令遵循等。arXiv+1
- Qwen3：预训练数据进一步到36T tokens，并把语言覆盖从29 扩到 119 种语言/方言。arXiv
“Thinking mode / Non-thinking mode”统一框架 + thinking budget（这是 Qwen3 非常标志性的产品化/推理侧改进）
Qwen3 报告强调把“复杂多步推理的 thinking mode”和“快速响应的 non-thinking mode”统一到同一模型框架里，并提供thinking budget让推理时可控地分配计算资源。arXiv

直观对比一句话：
Qwen2 → 更像把“高效注意力/长上下文”工程打牢；Qwen2.5 → 主要通过数据与后训练系统性增强通用能力与指令对齐；Qwen3 → 在保持 Qwen2.5 架构基调下，进一步做训练稳定性（QK-Norm/去 bias）、MoE 路由策略升级，并把“推理模式切换 + 预算控制”变成核心卖点。arXiv+3arXiv+3arXiv+3

如果你想更深入一点，我也可以按你关心的方向继续展开其一：

QK-Norm + 去 QKV-bias对稳定性/收敛的典型影响；
Qwen3 MoE 去 shared experts可能带来的专家分工变化；
thinking budget在推理成本与效果之间怎么调（给一些实践模板）。

Multi-head Latent Attention (MLA) 相对于其他 Attention 的改进了哪些，请作一个和其他稀疏Attention 机制的对比

已思考 23s

下面我把MLA（Multi-head Latent Attention）当作一类“KV-cache 压缩型 attention”来解释，然后专门拿它和典型的 **稀疏 Attention（在 token 维度做稀疏）**做对比：Longformer/BigBird/Reformer（LSH）等；再补两类常被一起讨论的“高效注意力”：线性注意力（Performer）与MQA/GQA。

1) MLA 到底改进了什么（相对标准MHA / GQA / MQA）

MLA 的核心：把KV cache 从“每层每 token 存一堆 head的 K/V”变成“每层每 token 存一个更小的 latent”

DeepSeek 在V2/V3 把 MLA 的定位讲得很直白：通过把 KV cache显著压缩成latent vector来保证高效推理。arXiv+1
在 DeepSeek-V2 的报告指标里，MLA+其它设计让KV cache下降 93.3%，并把最大生成吞吐提到5.76×（相对 DeepSeek 67B）arXiv。

你可以把它理解为：

MHA：存 K/V 的维度 ≈(#heads × head_dim)，token 越多，cache 线性变大。
GQA/MQA：减少KV 头数量，确实省 cache，但容易带来一定质量/表达能力损失（因为 KV 表达更“共享/粗糙”）。
MLA：不只是“少存几个 KV 头”，而是把 K/V先投影到一个低维 latent 空间存起来；用的时候再通过投影（或等价形式）参与注意力计算——目标是大幅省 cache，同时尽量不牺牲多头表达能力。这一点在“把 MHA 迁移到 MLA”的工作里也被强调：MLA相比 MHA/GQA 有显著成本劣势改善空间，且可以与 KV cache 量化叠加。arXiv

关键收益点（MLA 的“改进项”）

降低 decode 阶段的内存带宽压力（长上下文尤其明显）
业界对 MLA 的硬件分析也指出：这种结构变化主要减少 KV-cache 尺寸，从而显著降低自回归解码阶段的内存带宽需求。arXiv
保留“多头”能力而不是简单把 KV 头数砍掉
直觉上，MLA更像“用低秩/latent 的方式承载 K/V 信息”，而不是 MQA/GQA 那种直接共享 KV。DeepSeek 也把 MLA 作为 V2/V3 的“创新架构”核心之一。arXiv+1
对长上下文推理更友好（更像是‘省内存’而不是‘改注意力图’）
它并不改变“每个 token 看哪些 token”的连接模式（注意力图仍然可以是 dense），所以不会像稀疏 Attention 那样引入“信息路径变长/需要更多层传递”的问题（下面会对比）。

2) MLA vs 典型稀疏 Attention：差异在“稀疏化的维度”完全不同

一句话：
稀疏 Attention主要在token-to-token连接上做稀疏（让注意力矩阵变稀疏，降低计算/内存的 O(n2)O(n^2)O(n2)）。
MLA主要在K/V 表示的通道/存储上做压缩（让 KV cache 变小，降低 decode 的内存带宽/显存占用）。arXiv+2arXiv+2

结构对比表（抓住本质）

机制	“省在哪儿”	注意力连接图	复杂度主目标	典型代价/风险	代表工作
MLA	KV cache 存储/带宽（把 KV 压到 latent）	仍可 dense	主要优化decode 内存带宽，长上下文更明显	需要额外投影/实现复杂度；训练/迁移要处理 RoPE/低秩近似等细节	DeepSeek-V2/V3arXiv+1；MHA→MLA迁移arXiv；硬件分析arXiv
Longformer（局部窗口+全局token）	token 连接稀疏 → attention 计算更省	稀疏：窗口 + 任务驱动全局	把 O(n2)O(n^2)O(n2) 压到近线性	全局 token 选择/任务依赖；信息跨远距离需靠全局或多层传递	LongformerarXiv
BigBird（窗口+随机+全局）	token 连接稀疏（块稀疏实现）	稀疏：窗口 + 随机 + 全局	近线性，并给出理论性质（通用逼近、图灵完备等）	随机连接/模式超参；不同任务的最优稀疏图不一样	BigBirdarXiv+1
Reformer（LSH attention）	通过哈希把注意力限制在同桶（近似稀疏）	数据相关稀疏（桶内）	从 O(n2)O(n^2)O(n2) 到 O(nlog⁡n)O(n\log n)O(nlogn) 量级	近似误差、桶碰撞；实现复杂	Reformer(LSH)arXiv
Performer（线性注意力）	用随机特征近似 softmax kernel	不是稀疏图（是核近似）	时间/空间线性	近似方差/特征数超参；与 softmax attention 存在近似偏差	PerformerarXiv+1
MQA/GQA	KV 头更少 → KV cache 更省	dense	主要省 KV cache（但方式更“硬”）	可能损失多头表达能力（KV 表示更共享）	常见工程做法（MLA常拿它们作对比）arXiv

3) 更“对口”的结论：MLA 和稀疏 Attention 各自适合什么场景？

什么时候 MLA 更占优？

你关心的是长上下文推理（decode）显存/带宽瓶颈，比如 64K/128K 上下文下的持续生成：KV cache 直接决定能跑多长、跑多快。DeepSeek-V2 报告里强调 MLA 带来的 KV cache 大幅下降与吞吐提升。arXiv
你不想改“注意力看哪些 token”（保持 dense 的建模能力），而只是想把“存储/搬运”的成本打下来。

什么时候稀疏 Attention 更占优？

你的主要瓶颈在 prefill（长提示一次性编码）或训练的 n2n^2n2：稀疏 attention 直接减少注意力矩阵计算量。Longformer/BigBird 明确就是为“长文档”把注意力做稀疏化。arXiv+1
你能接受：连接图变稀疏后，跨远距离信息传递可能需要依赖全局token/随机边/更多层（这是稀疏图的经典权衡）。

重要提醒：MLA ≠ 稀疏 attention，它们是“正交”方向

你甚至可以把它们看成可以叠加的两类优化：
- 稀疏 attention：减少算什么（token 连接）
- MLA：减少存什么/搬什么（KV cache 表示）arXiv+1

如果你愿意，我可以再把 MLA 的内部计算用更形式化的符号（latent 维度、投影矩阵、RoPE/partial-RoPE 的处理）写成 5–10 行推导，并对照说明为什么它对KV cache的下降是“结构性”的，而不是靠 quantization 这种“数值型压缩”。（需要的话我会尽量用不依赖 DeepSeek 私有实现的通用表述。）

qwen3 是怎么通过多阶段，达到超长文本 256k 或更多的。并且通过多阶段达到更好的效果。 baichuan M2 又是怎么在qwen3 基础上多阶段训练以至医疗提升的

已思考 40s

下面我分两块讲清楚：

Qwen3 是怎么用“多阶段”把长上下文做到 256K / 更长，并且让效果更好
Baichuan-M2 到底是不是基于 Qwen3？它又是怎么多阶段训练把医疗能力拉上去的（含关键 RL 分阶段）

1) Qwen3：多阶段把长上下文做到 256K（甚至更长）是怎么做的？

先给一个“结论式框架”：

长上下文几乎不可能只靠一次性把 max_length 拉到 256K 就训出来。更常见、更稳定的做法是：
先在较短长度（如 32K）把模型的语言/推理能力训扎实→ 再做“上下文扩展阶段”（progressive /staged context extension）专训长文档数据与长上下文任务 →最后在后训练阶段把“长上下文指令遵循/检索/跨段推理”对齐好。

A. 明确“多阶段扩展”的公开证据（官方/一手）

Qwen3-VL 技术报告明确写了“两阶段”：先在32K上下文长度训练，然后扩展到256K，并且第二阶段聚焦长文档/长视频数据。arXiv+1
这就是你说的“多阶段达到 256K 或更多”的典型模板。
**Qwen3-2507（文本/推理版本）**在官方 GitHub release 中写到：增强256K-token 长上下文理解，并且“可扩展到 100 万 token”。GitHub
对应的 Hugging Face 模型卡也写了Context Length: 262,144 natively（即 256K 量级的原生支持）。Hugging Face

注意：Qwen3-2507 具体“训练时”是否也严格写成“32K→256K 两阶段”，官方 repo/模型卡不一定像 VL 报告那样把训练 phase 细节展开；但它至少明确了256K 原生上下文与更长外推能力。GitHub+1

B. 为什么要多阶段？（“效果更好”的原因）

多阶段的核心目的是同时解决两类问题：

1) 训练稳定性与效率

如果你从头就用 256K：

算力/显存成本爆炸（尤其 prefill）
更容易出现优化不稳定（梯度噪声、loss spike、attention 数值问题）
数据也不够“天然长”，会造成浪费

所以先用 32K 把基本能力训稳，再拉长，是一种“课程学习/渐进式扩展”的思路。Qwen3-VL 明确采用先 32K 再 256K 的阶段式训练，就是这个逻辑。arXiv+1

2) 长上下文并不是“能塞进去”就行，关键在“能用起来”

长上下文真正难的是：

长距离信息保持（retention）
跨段检索/引用（retrieval & cross-reference）
长链路推理不丢线索（long-horizon reasoning）

因此在“扩展阶段”里通常会增加长文档任务比例（长文 summarization、跨章节 QA、needle-in-a-haystack、跨段对齐等），让模型学会“在长上下文里该看什么、怎么对齐证据”。

这也是 Qwen3-VL 在 256K 扩展阶段“聚焦长文档/长视频数据”的原因。arXiv+1

C. 256K 之后“更多”的一条常见路线：外推（inference-time scaling）

官方 release 提到“256K 并可扩到 1M”。GitHub
工程上常见做法是 RoPE scaling 家族（例如 YaRN）配合推理框架实现外推；但“能跑到 1M”与“1M 下效果稳”是两回事：效果要靠训练阶段真的见过足够的超长样本/超长任务分布，因此很多团队会把“原生 256K + 更长外推”作为组合策略。

2) Baichuan-M2：它不是“在 Qwen3 基础上”做的，而是基于 Qwen2.5-32B-Base

你这里有个关键信息需要纠正：

Baichuan-M2 论文里写得很明确：他们的 SFT 阶段是在Qwen2.5-32B-Base上训练（32K context，2 epochs）。arXiv
论文脚注还提到：他们做过Qwen2.5-32B-Base vs Qwen3-32B的实验比较，最后选择从 base 开始以获得更好的训练稳定性、避免对齐模型带来的性能退化。arXiv
Baichuan 官方 GitHub repo 简介也写“基于 Qwen2.5-32B 基座”。GitHub

所以：Baichuan-M2 不是“基于 Qwen3”再多阶段训练出的医疗模型；它是Qwen2.5-32B-Base + 医疗领域一整套多阶段后训练（尤其是多阶段 RL）。arXiv+1

Baichuan-M2 的“多阶段”到底做了什么，为什么医疗能力提升大？

Baichuan-M2 的核心贡献不是“多喂医疗题库”，而是把医疗从“静态考试题”拉到更接近真实临床的 **动态交互+可验证强化学习（RLVR）**框架：

他们构建了一个动态 verifier system：
- Patient Simulator：用脱敏病历/对话记录模拟真实患者与环境
- Clinical Rubrics Generator：动态生成多维评分指标（诊断准确性、问诊逻辑、治疗合理性、沟通同理心、医疗伦理等）arXiv+1

训练流水线（论文明确写了这些阶段）

医疗领域适配的mid-training（domain adaptation）
SFT（带 rejection sampling）：先把基础推理与医疗任务形态“训到位”，作为 RL 的稳定初始化arXiv
多阶段 RL（multi-stage reinforcement learning）：把复杂的医疗能力拆成层级化、可控的阶段来逐步强化arXiv

三段式 RL（论文写得很清楚）

他们的 RL 分三段，每段目标不同：arXiv

(1)Rule-based RL：先用“有唯一答案/可规则验证”的任务，把基础推理、医学知识推理的“骨架”立起来（更像打底）。arXiv
(2) Rubric-based optimization：引入更结构化的临床评估标准，优化“医疗回答质量/临床表达”这类难以用唯一答案衡量的能力。arXiv
(3) Multi-turn training：专门训多轮动态问诊与临床交互能力（最贴近真实场景）。arXiv