DeepSeek大模型对高阶自智网络的启示和影响

        高阶自智网络以“零等待、零故障、零接触”为目标，以“自配置-自修复-自优化”为核心闭环，在其实现进程中，有三个关键要求：意图驱动、全域协同、动态演进。意图驱动，网络必须深刻理解用户需求，并自主生成符合实际场景的策略，彻底摆脱对人工预设规则的依赖。这要求系统具备卓越的方案生成能力和复杂情境下的推理能力。全域协同，不仅需要实现横向跨域资源调度和全局状态感知，还要在纵向上构建智能管控与网元间的高效协作能力。尤其在边缘节点部署中，要求更低成本的运行与高效的推理。动态演进，系统要具备持续学习与反思的能力，能够在不断变化的环境中动态调整和优化策略，始终保持最佳状态。

        以ChatGPT为代表的大模型在通用领域表现出的智能涌现、复杂问题规划与推理、反思能力，使得大模型技术成为实现高阶自智网络的关键技术。但在垂直行业中大模型推理能力相对薄弱，同时面临高昂的部署成本和较低的推理效率，制约了其在自智网络中的实际落地。

        DeepSeek大模型在众多同类产品中脱颖而出，展现出两大显著优势，使其在自智网络应用领域备受瞩目。首先，它彻底打破了对高端硬件的依赖，通过高效的算法优化与模型轻量化设计，使得其在低配置环境下也能实现卓越性能；其次，DeepSeek大模型具备超强的推理能力，而且提供了无须大量昂贵的人工思维链编写，模型依然能够涌现出推理能力的训练方法。

DeepSeek结构训练创新，提效降本，加速自智模型更新

        DeepSeek通过MoE（mixture of  experts）、MLA（multi-head latent attention）、MTP（multi token predict）和FP8混合精度四项核心技术突破，推动大模型效率革命。MoE架构采用动态专家路由机制，通过门控网络智能组合多个专业子模型，在扩展模型容量的同时实现推理时仅激活部分专家，较传统架构大大降低计算开销。MLA创新性地在潜在空间执行多头注意力计算，通过特征维度并行处理将算法复杂度降低，且多维潜在表征显著增强上下文理解能力。MTP技术突破单token预测限制，通过并行输出机制使长序列训练效率提升2.3倍，同时增强语义连贯性。FP8混合精度训练采用8位浮点计算核心，在保持模型稳定性的前提下减少显存占用，配合梯度缩放技术实现训练速度翻倍。

        这四大技术协同驱动自智网络升级：

• 大模型迭代周期压缩：MoE通过动态路由与专家模型并行处理以及MTP token并行预测机制压缩长序列训练时间，FP8则降低资源占用，三者协同加速模型迭代进程。
• 推理实时性提升：MoE的专家选择性激活机制与MLA的潜在空间注意力计算分别从模型动态压缩和算法复杂度优化角度突破效率瓶颈，尤其显著改善长序列处理速度。
• 智能化水平提升：MoE的多专家协同架构赋予网络更强的任务适应能力，而MLA的多维潜在注意力机制则深化了上下文理解维度，共同推动自智网络认知能力的进化。
• 部署成本降低：FP8通过内存与算力双重精简降低部署门槛，MoE的动态路由机制则实现计算资源的精准调度，二者合力提升系统能效比，为资源受限场景的大模型应用提供可行性。

DeepSeek蒸馏提效，赋能通信模型，平衡部署成本与性能

        模型蒸馏是一种知识转移技术，将大型复杂的教师模型的知识压缩到小型学生模型，使其在保持推理能力的同时减少计算资源和存储需求，降低部署成本。

        蒸馏过程如下：

• 教师模型训练：在大量数据上训练一个高性能的大型模型；
• 知识转移：利用教师模型的输出来指导学生模型的训练，而非直接使用真实标签，比如DeepSeek R1生成80万条高质量思维链数据，这些数据不仅包括答案还包括多专家决策的逻辑；
• 学生模型训练：在相同或简化后的数据集上训练学生模型，使其尽可能模仿教师模型的行为；DeepSeek R1在AIME 2024测试中显示其蒸馏模型在相同任务中仅需1/80的内存即可实现接近原模型70%的性能。   

        DeepSeek的蒸馏技术实现自智网络的知识迁移和小成本部署：

• 打破知识垄断：蒸馏直接从大尺寸模型中获取思维链，降低对稀缺标注资源的依赖，提升对通信领域模型的训练效率。
• 成本优化：轻量化大模型减少计算和存储需求，便于集成至自动化运维系统，降低人工运维成本。
• 网络效率升级：边缘节点部署轻量模型，缩短响应时延，优化用户体验。
• 安全性增强：边缘设备上的轻量模型可实时检测网络威胁，提高安全响应速度，同时减少数据传输，降低泄露风险。

DeepSeek GRPO强化推理，优化自智决策

        DeepSeek提出GRPO（group relative policy optimization）算法优化PPO（proximal policy optimization），以提升数学推理能力。其核心改进包括：

• 取消状态价值估计模型的在线训练，减少训练资源开销；
• 仅对模型在线生成结果进行打分，使用组内相对优势函数代替PPO中的复杂优势函数。

        具体来说，GRPO是一种在线强化学习算法，要求模型训练时实时生成答案，而非预先准备。在训练过程中，模型以高温度生成多个答案（形成“一组”），利用reward_model等工具打分，促使模型向高分答案靠拢，远离低分答案。相比传统方法，GRPO更高效，不用额外训练评分模型，直接用群体平均分作基准，还适合特定格式输出任务，能处理不同难度题目奖励差异，通过“组内竞争”让模型自我优化，同时激发了模型自主推理的能力。

        大量的事实、经验表明只有高质量的语料才能导向高度的大模型智能。然而高质量的语料要如何定义一直是悬而未决的问题。GRPO算法的成功提供了一个新的思路，即虽然我们可能无法精确地定义什么是高质量语料，但我们可以通过一些方法明确地构建出这样的语料。在自智网络领域，我们首先需要明确大模型要解决哪些问题，并将这些问题转化为适合大模型处理的表达形式，这些问题就是高质量语料的“触发器”；然后在恰当的结果评分之下，高质量的思维链语料是可以大量生产出来的；最后随着模型能力训练的精进，上面的行为可以得到反复强化迭代。

        回到高阶自智网络的智能化问题上，我们可以说，评判方式或者说驱动力实际上决定了这一场景下语料的质量。因此，大模型及其衍生出的一系列高级技巧，进一步增加了在这种驱动下实现智能化的可能性。在大模型出现之前，智能化都要依靠规则或者传统神经网络，这些方式尽管在特殊场景可能适用，但缺少一个统一建模。大语言模型的出现和成功表明自然语言也许就是这样一种统一建模。依托统一建模的突破，私域场景正逐步实现从通用能力到私域能力的跃升，并最终迈向特定场景下的高级泛化能力。

        但我们也可以明显看到上面论述的不足之处，就是所谓评判方式和驱动力仍然难以量化，并没有解决根本性的问题，GRPO只是提供了我们深刻了解根本性问题之后的处理方式。我们相信，这种模糊之处未来也应该有一种统一建模，从而弥补现实与理想之间的鸿沟。

        高阶自智网络要求的自主规划与决策、低成本部署、高效率推理，在DeepSeek大模型创新性技术出现后得到有力支撑，后续超大尺寸模型训练+蒸馏的应用模式将是一种主流方式，将推动高阶自智网络向完全自主，精准应对复杂任务的方向不断演进。