什么是 dense 参数？

在深度学习尤其是基于 Transformer 架构的模型（如 DeepSeek）中，dense 通常指代全连接层（Fully Connected Layer）， 用于在注意力机制之后对特征进行非线性变换和维度映射。

dense 参数的作用

dense 层是模型表达能力的关键组成部分。它通常出现在多头注意力模块之后，负责将注意力输出的向量进行进一步处理， 以增强模型对复杂模式的学习能力。在 DeepSeek 中，合理配置 dense 层的维度和激活函数，可显著影响推理速度与准确率。

如何配置 dense 参数？

开发者可通过调整隐藏层维度（hidden size）、中间层扩展比例（如 FFN 中的 expansion ratio）等超参数来优化 dense 模块。 例如，在某些实现中，dense 层的输出维度可能是输入的 4 倍，这被称为“前馈网络膨胀”。

性能与资源权衡

更大的 dense 层能提升模型容量，但也会增加计算开销和显存占用。在实际部署中，需根据硬件条件和延迟要求进行权衡。 DeepSeek 提供了多种 dense 配置选项，支持高效推理与微调。