wuyang
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# DeepSeek-V2-Lite-Chat 最终生成行为审计
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> 状态：Round 04 正式结果
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> 正式原始 JSON：`src/data/deepseek-v2-lite-chat-behavior.json`
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>
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> 长序列复跑 JSON：`src/data/deepseek-v2-lite-chat-behavior-repro-1pd.json`
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>
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> 执行脚本：`experiments/deepseek/v2_lite_chat_special_token_behavior_probe.py`
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>
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> 预注册协议：`research/DEEPSEEK_V2_LITE_CHAT_BEHAVIOR_PROTOCOL.md`
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## 0. 一句话结论
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固定官方 SFT Chat checkpoint、greedy decoding 与同 source 八格 batch 后，一处历史边界
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ID 或一条 system message 经常足以让最终 token 轨迹分叉；但本轮 128 个输出中只有 31 个
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在 128-token 上限内遇到 EOS，因此它识别的是**小样本确定性输出敏感性**，不是任务能力、
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采样分布稳定性，也不是“某种 token 更好”。
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## 1. 为什么上一轮还不能回答这个问题
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上一组 special-token family 实验加载的是 `DeepSeek-V2-Lite` Base checkpoint，只观察
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前六个 MoE 层的 hidden states 与 top-6 expert routes。它能回答：
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```text
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同一个 pre-target input ID 被替换以后，
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后续目标 token 的专家路径怎样改变？
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```
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但它不能回答：
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完整模型最后生成了什么？
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两格输出是否逐 token 相同？
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任务结果有没有改变？
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```
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本轮因此换到官方
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[`deepseek-ai/DeepSeek-V2-Lite-Chat`](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V2-Lite-Chat)
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SFT checkpoint，并真正调用 `generate()`。DeepSeek 官方仓库把 Lite-Chat 明确列作
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16B total / 2.4B active / 32K context 的 **SFT** 模型；它与较大的 V2-Chat (RL) 不是
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同一个 checkpoint 身份。
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来源：
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[DeepSeek-V2 官方仓库](https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V2)、
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[DeepSeek-V2 报告](https://arxiv.org/abs/2405.04434)。
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这也意味着：
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- Base routing 与 Chat generation 是两种证据层；
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- 不能把二者的 effect size 直接相减；
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- 不能把 Chat 输出分叉倒推成某个 expert 的因果中介；
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- 不能把 SFT checkpoint 写成 R1、RL 或当前线上 DeepSeek。
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## 2. 固定了什么
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### 2.1 模型工件
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| 对象 | 固定值 |
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|---|---:|
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| 模型 | `deepseek-ai/DeepSeek-V2-Lite-Chat` |
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| revision | `85864749cd611b4353ce1decdb286193298f64c7` |
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| checkpoint 身份 | SFT Chat |
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| dtype | BF16 |
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| safetensors shards | 4 |
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| index tensor bytes | `31,412,968,448` |
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| shard file bytes（含 headers） | `31,413,626,576` |
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| 文件数 | 12 |
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| revision metadata | 12 / 12 同一 revision |
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运行时参数 bytes 按 dtype 汇总也是 `31,412,968,448`，全部为 `torch.bfloat16`，与
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index 的 `metadata.total_size` 精确相等。
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正式原始结果：
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```text
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542,559 bytes
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SHA-256 54496955d0dd20a3116e6b758a55f56e2444c43dd99bfef94a2cb7b140e6196e
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```
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长序列复跑：
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```text
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153,819 bytes
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SHA-256 b74c31606c0fc70a8e52cc6c3d6135c4e916d698b4d5dae51863124d025b0c72
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```
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### 2.2 tokenizer
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Chat 与 Base 的 `tokenizer.json`、`tokenizer_config.json` 逐字节相同：
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```text
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tokenizer.json
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41f3bf64213da8c012d8bd0871a58a1fdf70463e8f08f110ddbb1082f529f669
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tokenizer_config.json
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31181eaf79394ea26728d95ecb54fe7c8413e6f56085dbabc8b0818134380ec8
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```
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固定边界 ID：
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| level | ID | 类别 | 官方合法历史边界 |
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|---|---:|---|---|
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| EOS | `100001` | special；同时是 PAD alias | 是 |
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| BOS | `100000` | special | 否 |
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| `x` | `87` | ordinary content | 否 |
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| `.` | `13` | ordinary punctuation | 否 |
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EOS 与 BOS 穷尽这个固定 tokenizer 的 special-token inventory。BOS / `x` / 句点三格
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都不是官方合法 Chat 序列，它们只是在 official rendering 后替换一个 pre-target
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input ID 的反事实控制。
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## 3. 八格设计
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```text
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system off/on × EOS / BOS / x / period
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同一 system 水平内：
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- 四格 token 数相同；
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- target content、generation prompt 与 target position 相同；
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- EOS 格相对官方序列改 0 个 ID；
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- BOS / `x` / period 各恰好改 1 个 ID。
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system on 比 system off 多 16 个 token。八格同 batch 时使用：
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```text
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PAD = EOS
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left padding
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attention_mask = 0 on padding
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generation prefix ends at the same batch column
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```
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这次协议修订发生在成功加载模型之前。最初“八格全部同长度”的检查忽略了 system 文本本身
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会增加长度；失败后把合同改成“同一 system 水平内等长 + batch 左填充”。这不是结果后改
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统计口径，而是修复一个无法构造 tensor 的前置序列错误。
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## 4. source 合同
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正式运行：
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```text
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4 domains × 4 sources/domain = 16 sources
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16 sources × 8 conditions = 128 outputs
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四域：
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- English encyclopedia / WikiText-2 raw validation；
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- Chinese news / CLUE TNEWS public test；
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- Python code / HumanEval；
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- Grade-school math / GSM8K test。
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source ID、selection rank 与域内顺序直接复用 Base special-token 正式实验。每条 source
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的文本 SHA-256 重新核验；但本轮使用**完整 source 文本**，而路由实验使用固定目标前
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23 tokens。这是为了让数学题和代码 prompt 不在半句话上生成。
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因此：
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```text
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同 source 身份 = 是
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同 checkpoint = 否（Base → SFT Chat）
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同输入文本长度 = 否（23-token prefix → full source）
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同证据对象 = 否（routes → generated outputs）
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```
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每域 4 条是预定 source 顺序的前四条，不是 benchmark 的代表性抽样，也没有能力估计所需
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的样本量。
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## 5. 解码合同
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正式运行固定：
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```text
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decode = greedy
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do_sample = false
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temperature = unset
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top_p = unset
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max_new_tokens = 128
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use_cache = true
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```
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官方 `generation_config.json` 另行记录：
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```text
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do_sample = true
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temperature = 0.3
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top_p = 0.95
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```
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它没有用于本轮。选择 greedy 的目的，是先建立逐 token 复跑闸门，不是宣称 greedy 比
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官方 sampling 更真实。
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## 6. 完整 BF16 权重怎样装进本机
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官方 Lite model card 写明 BF16 inference 需要一张 40GB GPU。本机 RTX 5090 可见
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32,607 MiB，因此不能声称“单卡完整 BF16”。实际运行使用：
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```text
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Accelerate device_map = auto
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max_memory[CUDA:0] = 29 GiB
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max_memory[CPU] = 80 GiB
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attention = official eager path
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```
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Hugging Face 的
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[Big Model Inference 文档](https://huggingface.co/docs/accelerate/main/concept_guides/big_model_inference)
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说明，`hf_device_map` 是查看自动放置的正式入口；CPU-offloaded weights 会通过 hook 在
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需要时进入执行设备。正式 device map：
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```text
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CUDA:0 embed_tokens + layers 0–24
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CPU layers 25–26 + final norm + lm_head
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```
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| 执行账 | 观测 |
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|---|---:|
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| CUDA 参数 tensor bytes | `28,654,142,464` |
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| offload hooks 暴露为 meta 的 tensor bytes | `2,758,825,984` |
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| load peak CUDA allocation | `29,786,618,368` bytes |
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| formal peak CUDA allocation | `31,578,740,224` bytes ≈ `29.41 GiB` |
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| process max RSS | `18,665,132 KiB` ≈ `17.80 GiB` |
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| model load | `8.58 s` |
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| 16 个 source batch generation | `369.67 s` |
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`29GiB max_memory` 约束参数放置，不是包含 KV cache、activation 和 CUDA runtime 的硬峰值；
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因此实际 generation peak 高于 29GiB 不构成合同矛盾。
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Accelerate-offloaded modules 在 forward 间可把 `parameter.device` 暴露为 `meta`；这里用
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`hf_device_map` 判断 CPU placement，不能把 `meta` 字面解释为“参数不存在”。
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这些延迟只描述本机 eager + CPU offload 审计，不代表 SGLang、vLLM、FlashMLA 或生产
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serving 吞吐。DeepSeek 官方仓库也明确区分 Hugging Face 开源实现与优化 serving 路径。
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## 7. 正式结果：输出是否 exact
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十条预注册比较边：
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| edge | exact / 16 | mean common prefix | mean edit distance | mean token similarity |
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|---|---:|---:|---:|---:|
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| system · EOS | 2 / 16 | 32.875 | 64.625 | 48.26% |
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| system · BOS | 1 / 16 | 22.125 | 74.000 | 40.95% |
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||
| system · x | 0 / 16 | 4.875 | 95.188 | 24.15% |
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| system · period | 0 / 16 | 4.500 | 94.813 | 24.82% |
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| BOS − EOS · S0 | 2 / 16 | 24.563 | 75.125 | 39.89% |
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| BOS − EOS · S1 | 1 / 16 | 17.500 | 77.813 | 37.49% |
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| x − EOS · S0 | 0 / 16 | 12.563 | 79.188 | 37.18% |
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||
| x − EOS · S1 | 0 / 16 | 9.813 | 85.500 | 29.82% |
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| period − EOS · S0 | 1 / 16 | 22.250 | 80.375 | 35.88% |
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| period − EOS · S1 | 0 / 16 | 3.688 | 85.750 | 30.30% |
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`token similarity = 1 - Levenshtein distance / max(output lengths)`。
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能写的最窄结论：
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> 在这 16 条固定 source、固定 SFT Chat checkpoint 与 greedy contract 下，system
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> message 和一个历史边界 ID 都可能改变最终生成 token 序列；完整 exact 是少数，而不是
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> 默认状态。
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不能写：
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- system / EOS “普遍重要”；
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- x / 句点“更差”；
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- special token “更稳定”；
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- edit distance 越大，能力变化越大；
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- 输出分叉由前六层 route TV 解释。
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四个 ID 既不是随机从 token 类别总体抽样，16 条 source 也不是总体样本，所以不存在可靠
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的 “special vs ordinary 类别效应”。
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## 8. 分域结果最醒目的差异
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### 8.1 official system edge（S0 EOS ↔ S1 EOS）
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| 域 | exact / 4 | mean similarity |
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|---|---:|---:|
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| English encyclopedia | 0 / 4 | 51.37% |
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| Chinese news | 0 / 4 | 28.57% |
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| Python code | 0 / 4 | 29.10% |
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| Grade-school math | 2 / 4 | 83.98% |
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数学格在这个极小 cohort 上更常 exact，但不能据此说“数学更不受 system 影响”。它可能来自
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source 内容、固定 greedy path、输出长度或 checkpoint 特定模式；每域只有 4 条。
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### 8.2 x / period 下的 system edge
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system × `x` 和 system × period 都是 0 / 16 exact，平均 similarity 分别为 24.15% /
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24.82%。这说明两个固定 ordinary counterfactual 下，system on/off 的 greedy 轨迹在本
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cohort 中更常早分叉；它仍不证明 ordinary token 类别导致更强 system effect。
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## 9. 截断率是主结果，不是脚注
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按 condition 的 EOS 完成数：
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| condition | hit EOS / 16 | max-128 truncated / 16 |
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|---|---:|---:|
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| S0 EOS | 2 | 14 |
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| S1 EOS | 3 | 13 |
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| S0 BOS | 3 | 13 |
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| S1 BOS | 3 | 13 |
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| S0 x | 2 | 14 |
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| S1 x | 8 | 8 |
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| S0 period | 2 | 14 |
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| S1 period | 8 | 8 |
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| **合计** | **31 / 128** | **97 / 128** |
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因此本轮保存了 math final-number 与 Python AST parse 作为诊断字段，却不把它们做成能力
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比较。比如某格的数学 final number 没出现，可能只是输出仍在推导；某格 AST parse 失败，
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也可能只是 code fence 在第 128 token 被截断。
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在公平能力表之前，下一协议至少需要：
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1. 足够高的 completion contract，或明确定义 stop / answer extractor；
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2. 代码实际执行与 sandbox；
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3. 每个任务足够样本；
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4. 对所有格使用相同完成预算与失败规则；
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5. 报告 truncation、refusal、format failure；
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6. 与 greedy 分开的多 seed sampling protocol。
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## 10. 复跑闸门
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### 10.1 128-token 长序列复跑
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复跑每域首条，共 4 source / 32 格。与正式 16-source 结果按
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`source_id × condition` 对齐：
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```text
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prompt token hash exact 32 / 32
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generated token IDs exact 32 / 32
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decoded text exact 32 / 32
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EOS state exact 32 / 32
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```
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其余 96 格没有做完整 128-token 独立复跑，网站和文档都不写成“128 / 128 rerun”。
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### 10.2 smoke 与正式前缀
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4 source / 32 格的 32-token smoke 做了独立复跑，32 / 32 generated token IDs 与文本
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exact；正式 128-token 结果的前 32 tokens 也与 smoke 32 / 32 exact。
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这支持“固定 greedy contract 可复跑”，不支持 sampling distribution 稳定。
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## 11. 执行过程中暴露并记录的问题
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### 11.1 system 长度
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最初错误地检查“八格全等长”。system on 本来就多 16 tokens；改为同一 system 水平内
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四个 boundary 格等长，并用显式左填充组成八格 batch。
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### 11.2 Python 环境污染
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早期命令把 `/usr/lib/python3/dist-packages` 混入 pyenv Python 3.10，触发 Pillow
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`_imaging` 二进制不匹配。当前虚拟环境已经包含 pandas / pyarrow / Pillow，正式运行移除
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系统路径。
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### 11.3 `flash_attn` 动态依赖检查
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Transformers 4.41 的 remote-code import scanner 把官方源码中受
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`is_flash_attn_2_available()` 保护的 import 仍判成硬依赖。本机没有 flash-attn，正式运行
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沿用前轮审计过的 loader，把官方 `configuration_deepseek.py` /
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`modeling_deepseek.py` 作为本地 package 直接加载，并走官方 eager attention。
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官方模型源码没有打补丁：
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```text
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modeling_deepseek.py
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7d8e5221095286eea991137760893fd7ba52727c0b4ebf48ec09e8bc56b45b9c
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```
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### 11.4 official sampling config 的 warning
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第一次 smoke 明确传 `do_sample=False`，但 model 自带 `.3 / .95` 导致 warning。正式脚本
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同时把 `temperature` / `top_p` unset，消除“记录但未使用”的歧义；生成前缀复跑仍逐格
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exact。
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## 12. 这轮最重要的非结论
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1. **不是 benchmark。** 每域 4 条，且 97 / 128 截断。
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2. **不是 token 类别总体效应。** 两个 special、两个人为选择的 ordinary ID。
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3. **不是合法 Chat 对比。** BOS / `x` / period 是单 ID 反事实。
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4. **不是 route → output 中介分析。** Base / Chat checkpoint 与输入长度都不同。
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5. **不是 sampling robustness。** 只测 greedy。
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6. **不是单卡 BF16。** 明确使用 CPU offload。
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7. **不是生产性能。** eager + CPU offload 延迟只供执行审计。
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||
8. **不是 RL checkpoint。** Lite-Chat 是 SFT。
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## 13. 下一闸门
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优先级：
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1. 把正式行为实验扩成 completion-aware protocol，先解决 97 / 128 截断；
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2. 对数学做完整 answer extraction，对代码做 sandbox execution；
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3. 独立设计多 seed sampling distribution 对照；
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4. 在 Base 与 Chat 上用同一完整输入抽取 27 层 hidden / routes；
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5. 预注册 route features 与 output divergence 的关联分析，并明确它仍不是中介因果；
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6. 再推进支持硬件上的 FlashMLA、FP8 / pipeline traces 与 R1-like 小模型训练。
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本轮真正完成的是从：
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```text
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“路由看起来变了”
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||
```
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||
前进到：
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||
```text
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||
“完整 SFT Chat 权重实际生成后，哪些固定格子逐 token 相同，
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||
哪些分叉，以及证据为什么仍然不能越界。”
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||
```
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