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wuyang f4d4a05dfa feat: isolate DeepSeek history boundary token

2026-07-29 20:00:37 +08:00

24 KiB

Raw Blame History

DeepSeek-V2-Lite 历史边界 Token 控制审计

状态：真实官方权重执行（X）
模型：deepseek-ai/DeepSeek-V2-Lite base checkpoint
revision：604d5664dddd88a0433dbae533b7fe9472482de0
执行边界：layer 0–6；观测 MoE layer 1–6
样本：WikiText-2 / TNEWS / HumanEval / GSM8K 各 32 条
正式运行与独立复跑：byte-exact
完整 JSON SHA-256：9bb93834ffd8536aeebe4325e45d2179ba590554c6ff6b6fcceaba2f499b9c37

0. 一句话先说结论

在固定 DeepSeek-V2-Lite base 权重、固定 128 个公开样本、固定重复词元历史、固定角色标记、固定长度、固定目标位置和固定八格 batch 时：

把历史 assistant 后面的官方 EOS token 换成 x、句点或换行这三个单 token 对照，会让后续目标内容对 system 开关表现出更大的专家路由差异。

目标内容、prompt-balanced 口径下，六个 MoE 层 × 四个域的平均 system-edge total variation（TV）为：

官方 EOS      .0374
x             .0539
句点          .0553
换行          .0492

但这句话必须与下面四条边界一起读：

本实验使用的是 base checkpoint，不是 Chat/SFT checkpoint；
三个替换条件不是官方有效对话序列，而是精确的 token-ID 反事实；
下一条 User: 角色标记仍然存在，所以没有“移除全部回合边界”；
本实验没有生成答案，因此没有证明 EOS 让回答更好、更稳或更正确。

最准确的命名是：

历史 assistant 边界上的单 token 身份路由控制。

1. 为什么要继续拆上一轮

上一轮把 system 开/关与三种历史组合成了 2×3：

none → repeated-token filler → fixed demo

其中 filler 与 demo：

都增加 17 个官方模板 token；
都包含一个 user turn；
都包含一个 assistant turn；
都在 assistant 内容后插入 EOS；
都把目标 user 推到同一绝对位置。

这已经把“具体示例文本”从“历史结构”里拆出了一层。

可是 none → filler 仍然同时增加了：

历史文本；
user / assistant 角色切换；
assistant EOS；
目标距离；
一整段新的隐藏状态演化。

因此上一轮无法回答：

历史缓冲模式中，assistant 后面的那个 EOS token 本身是不是一个特殊边界输入？

本轮只处理这个更窄、也更可辨识的问题。

2. 先看官方模板到底做了什么

固定 revision 的官方 tokenizer_config.json 中，核心模板是：

{% if message['role'] == 'user' %}
  {{ 'User: ' + message['content'] + '\n\n' }}
{% elif message['role'] == 'assistant' %}
  {{ 'Assistant: ' + message['content'] + eos_token }}
{% elif message['role'] == 'system' %}
  {{ message['content'] + '\n\n' }}
{% endif %}

所以 repeated-token 历史与目标 user 被序列化为：

<BOS>
User: x x x x x x x x x

Assistant: x
<EOS>
User: TARGET

Assistant:

这里的 <EOS> 不是我们根据字符串猜出来的边界。

在固定 tokenizer 中：

名称	文本 / special token	token ID	token 数
官方 EOS	`<｜end▁of▁sentence｜>`	`100001`	1
内容对照	`x`	`87`	1
标点对照	`.`	`13`	1
格式对照	`\n`	`185`	1

四个 ID 完全不同；后三者不是 special token。

官方模板事实可以在固定模型工件中直接检查。

3. 为什么不直接“删掉 EOS”

最直觉的 EOS 消融是：

有 EOS  vs  没有 EOS

但直接删除会同时改变：

总 token 数；
目标 user 的绝对位置；
RoPE 位置；
padded sequence；
矩阵形状或有效 attention mask；
后续所有 token 在批中的列号。

那样看到差异时，无法知道它来自 EOS 身份还是“一格位置移动”。

因此本轮采用一条更干净的干预：

官方 token IDs
... Assistant :  x  EOS  User : ...

反事实 token IDs
... Assistant :  x   x   User : ...
... Assistant :  x   .   User : ...
... Assistant :  x  \n   User : ...

每次只改一个历史 token ID。

这样可以固定：

序列长度；
目标绝对位置；
user / assistant 文本；
User: / Assistant: 角色标记；
attention mask；
generation prompt；
同一次 forward 的 batch shape。

代价是：

三个替换条件不再是官方 chat template 能自然产生的合法序列。

所以它们必须叫 token-ID counterfactuals，不能叫三种官方模板。

4. 2×4 设计

两个因子是：

S：system 关闭 / 开启；
B：边界 ID 为 EOS / x / . / \n。

八格如下：

条件	system	历史边界	官方序列
`S0 / EOS`	0	EOS `100001`	是
`S1 / EOS`	1	EOS `100001`	是
`S0 / X`	0	`x` ID `87`	否，单 ID 反事实
`S1 / X`	1	`x` ID `87`	否，单 ID 反事实
`S0 / PERIOD`	0	`.` ID `13`	否，单 ID 反事实
`S1 / PERIOD`	1	`.` ID `13`	否，单 ID 反事实
`S0 / NEWLINE`	0	`\n` ID `185`	否，单 ID 反事实
`S1 / NEWLINE`	1	`\n` ID `185`	否，单 ID 反事实

同一个 source prompt 的八格进入同一个 right-padded batch。

正式运行采用：

batch-prompts = 4
rows per batch = 4 prompts × 8 conditions = 32

5. 三个问题，三个不同统计量

5.1 system 对目标路由影响多大

设：

P(s, b, l, d)

为 system 水平 s、边界 b、层 l、域 d 的目标内容专家份额分布。

边界 b 下的 system edge 是：

Δ_b = P(S1, b) - P(S0, b)

实际两分布之间的 standard TV 是：

TV_b = 1/2 × Σ_e |P(S1, b, e) - P(S0, b, e)|

它回答：

开关固定 system 消息，目标 token 的总体专家份额移动了多少？

5.2 替换 EOS 后，system edge 变大还是变小

对每个普通 token 对照：

C_x       = TV_x       - TV_EOS
C_period  = TV_period  - TV_EOS
C_newline = TV_newline - TV_EOS

若 C_x > 0，只表示：

在这个协议里，把 EOS 换成 x 后，system 开关造成的目标路由距离更大。

它不表示：

EOS 更正确；
EOS 更有语义；
EOS 提高准确率；
x 是噪声；
system 的内容被“记住”或“忘掉”。

5.3 EOS 替换本身改了多少路由

固定 system 水平，定义：

D_s,b = TV(P(s, EOS), P(s, b))

再比较：

I_b = D_1,b - D_0,b

它回答：

system 的存在是否会改变目标路由对边界 ID 替换的敏感度？

I_b 不是传统线性模型中的标量主效应，而是两个实际分布距离的差。

6. 为什么 bootstrap 必须八格共用

每个域有 32 个 source prompts。

本轮使用 2,000 次 source-paired bootstrap：

对一个 layer × domain × scope × aggregation 生成一张 2000 × 32 source index 矩阵；
同一张矩阵同时重采八个条件；
每次先重算八个专家分布；
再计算 TV、JSD、CV 与对比；
最后取 2.5% / 97.5% 分位数。

这样：

八格的 source 构成逐次完全相同；
TV_x - TV_EOS 是配对差；
D_1,x - D_0,x 也是配对差；
不会把 token 当成独立样本。

24 个 layer × domain 区间仍然是描述性格子：

没有进行家族级多重检验校正。

7. 正式执行账

7.1 语料与变体

项目	数量
源 prompts	128
每域	32
条件数	8
prompt variants	1,024
canonical target tokens	每条 23
六层逐条件精确对齐目标 token	2,874

7.2 输入 token

条件	输入 token
`S0 / EOS`	6,074
`S1 / EOS`	8,122
`S0 / X`	6,074
`S1 / X`	8,122
`S0 / PERIOD`	6,074
`S1 / PERIOD`	8,122
`S0 / NEWLINE`	6,074
`S1 / NEWLINE`	8,122
合计	56,784

每个 source × system 分组内，四种边界逐条同长度。

7.3 路由量

56,784 input tokens
× 6 observed MoE layers
× top-6 routed experts
= 2,044,224 route selections

加上前序公开实验：

3,112,848 + 2,044,224 = 5,157,072

截至本轮，网站公开账本累计记录 5,157,072 次真实 top-6 路由。

7.4 单 ID 合同

校验	结果
source × system 分组	256
四格逐组同输入长度	256 / 256
四格逐组同目标起始位置	256 / 256
官方 EOS 格相对官方模板改 0 个 ID	256 / 256
三个反事实格相对官方模板改 1 个 ID	768 / 768

8. 主结果：24 张目标内容问题账

口径：

scope：target_content
aggregation：prompt_balanced
数字：system-edge TV
括号：replacement − EOS 的 source-paired 95% interval

层	域	EOS	X	句点	换行	X−EOS	句点−EOS	换行−EOS
1	英文	.0559	.0836	.0807	.0802	+.0277 [.0187,.0353]	+.0248 [.0166,.0310]	+.0243 [.0168,.0295]
1	中文	.0276	.0505	.0517	.0510	+.0229 [.0168,.0310]	+.0241 [.0169,.0319]	+.0234 [.0168,.0319]
1	代码	.0571	.0804	.0810	.0917	+.0233 [.0172,.0301]	+.0239 [.0173,.0298]	+.0346 [.0280,.0407]
1	数学	.0784	.1069	.1055	.1056	+.0285 [.0211,.0360]	+.0271 [.0197,.0342]	+.0272 [.0194,.0345]
2	英文	.0305	.0432	.0427	.0463	+.0127 [.0059,.0208]	+.0122 [.0047,.0202]	+.0158 [.0076,.0227]
2	中文	.0207	.0272	.0281	.0286	+.0066 [.0029,.0152]	+.0075 [.0029,.0143]	+.0079 [.0029,.0147]
2	代码	.0327	.0532	.0509	.0468	+.0205 [.0152,.0286]	+.0182 [.0126,.0252]	+.0141 [.0088,.0222]
2	数学	.0404	.0522	.0547	.0516	+.0118 [.0060,.0195]	+.0144 [.0082,.0222]	+.0113 [.0057,.0189]
3	英文	.0312	.0432	.0445	.0423	+.0120 [.0042,.0198]	+.0133 [.0052,.0189]	+.0111 [.0036,.0180]
3	中文	.0229	.0317	.0277	.0263	+.0088 [.0034,.0161]	+.0048 [.0003,.0126]	+.0034 [−.0008,.0122]
3	代码	.0403	.0473	.0446	.0432	+.0070 [.0018,.0125]	+.0043 [.0000,.0091]	+.0029 [−.0010,.0082]
3	数学	.0333	.0360	.0360	.0422	+.0027 [−.0014,.0100]	+.0027 [−.0008,.0104]	+.0089 [.0035,.0155]
4	英文	.0324	.0510	.0515	.0453	+.0187 [.0119,.0263]	+.0191 [.0128,.0267]	+.0129 [.0068,.0210]
4	中文	.0293	.0404	.0422	.0331	+.0111 [.0063,.0192]	+.0129 [.0085,.0204]	+.0039 [−.0002,.0109]
4	代码	.0413	.0609	.0750	.0591	+.0197 [.0134,.0266]	+.0337 [.0284,.0401]	+.0178 [.0133,.0259]
4	数学	.0512	.0705	.0705	.0607	+.0193 [.0132,.0289]	+.0192 [.0130,.0283]	+.0094 [.0045,.0168]
5	英文	.0342	.0503	.0508	.0409	+.0161 [.0109,.0225]	+.0165 [.0120,.0222]	+.0067 [.0012,.0137]
5	中文	.0256	.0365	.0447	.0276	+.0109 [.0077,.0195]	+.0191 [.0134,.0281]	+.0021 [−.0014,.0110]
5	代码	.0389	.0501	.0515	.0384	+.0113 [.0058,.0181]	+.0126 [.0067,.0185]	−.0004 [−.0054,.0059]
5	数学	.0442	.0555	.0530	.0455	+.0113 [.0049,.0195]	+.0088 [.0022,.0181]	+.0013 [−.0057,.0089]
6	英文	.0300	.0562	.0607	.0434	+.0262 [.0165,.0355]	+.0307 [.0220,.0395]	+.0134 [.0073,.0231]
6	中文	.0258	.0428	.0469	.0292	+.0170 [.0114,.0263]	+.0211 [.0152,.0315]	+.0034 [−.0007,.0118]
6	代码	.0320	.0603	.0634	.0546	+.0283 [.0207,.0345]	+.0314 [.0240,.0383]	+.0226 [.0137,.0307]
6	数学	.0427	.0643	.0690	.0470	+.0216 [.0154,.0304]	+.0264 [.0201,.0350]	+.0043 [−.0003,.0135]

9. 把 24 张账压成可读摘要

9.1 平均 system-edge TV

边界	平均 TV	相对 EOS
EOS	.03744	—
X	.05393	+.01649，约 +44%
句点	.05531	+.01787，约 +48%
换行	.04920	+.01176，约 +31%

9.2 方向计数

对比	点估计 replacement > EOS	区间完全高于 0	跨 0
X − EOS	24 / 24	23 / 24	1 / 24
句点 − EOS	24 / 24	23 / 24	1 / 24
换行 − EOS	23 / 24	16 / 24	8 / 24

token-weighted 口径得到几乎相同的总体图景：

EOS .03742
X .05392
句点 .05531
换行 .04919

因此主现象不是由某几个长 prompt 在 token-weighted 口径里取得更高权重造成的。

10. 深度与领域不是平的

10.1 按层平均

MoE 层	EOS	X	句点	换行
1	.0548	.0803	.0797	.0821
2	.0311	.0440	.0441	.0433
3	.0319	.0396	.0382	.0385
4	.0385	.0557	.0598	.0496
5	.0357	.0481	.0500	.0381
6	.0326	.0559	.0600	.0436

边界替换效应不是简单随深度单调放大或衰减。

Layer 3 的差距最小；Layer 6 的 X / 句点差距又明显扩大。

10.2 按域平均

域	EOS	X	句点	换行
英文	.0357	.0546	.0552	.0498
中文	.0253	.0382	.0402	.0326
代码	.0404	.0587	.0611	.0556
数学	.0484	.0642	.0648	.0588

四个域都保留 EOS 较小的总体模式，但幅度不同。

11. 逐 token 专家集合给出第二条证据

分布 TV 可能掩盖“哪些 token 改路由”。

因此本轮同时对 2,874 个精确对齐目标 token 聚合：

ordered top-6 exact；
unordered top-6 set exact；
mean top-6 Jaccard；
mean overlap。

下面报告 system 开/关两格之间的 set exact 与 Jaccard：

层	EOS exact / Jaccard	X	句点	换行
1	.565 / .864	.437 / .815	.441 / .817	.441 / .815
2	.695 / .905	.551 / .855	.554 / .856	.566 / .860
3	.682 / .901	.573 / .865	.573 / .865	.588 / .868
4	.673 / .895	.522 / .839	.511 / .834	.538 / .846
5	.656 / .887	.522 / .839	.525 / .840	.575 / .859
6	.651 / .888	.486 / .827	.474 / .821	.519 / .845

六层中，EOS 条件的 system-pair top-6 set exact 和 Jaccard 都高于三个普通 token 对照。

这与“EOS 下 system-edge TV 更小”同向，但不是同一个统计量：

TV 看聚合专家份额移动；
exact / Jaccard 看逐 token 专家集合是否保持。

12. system 会不会改变对 EOS 替换的敏感度

目标内容、prompt-balanced 下，EOS → 普通 token 的直接 TV 均值：

替换	system 关	system 开	S1 − S0
EOS → X	.03655	.04396	+.00741
EOS → 句点	.03630	.04525	+.00896
EOS → 换行	.04094	.04652	+.00557

点估计 S1 > S0 的格数：

X       20 / 24
句点    21 / 24
换行    18 / 24

但配对区间完全高于零的格数只有：

X       11 / 24
句点    12 / 24
换行     8 / 24

所以可以报告平均交互模式，不能写成每层每域都成立的规律。

13. target content 与 full input 必须分开

13.1 目标内容

EOS .0374 → X .0539 / 句点 .0553 / 换行 .0492

方向高度一致。

13.2 完整输入

EOS       .13894
X         .14159
句点      .14026
换行      .14076

replacement > EOS 的点估计仅为：

X       16 / 24
句点    15 / 24
换行    15 / 24

完整输入包含：

system 本身；
filler 历史；
被替换的边界 token；
User: / Assistant: 包装；
目标内容；
generation prompt。

一个 ID 的替换在完整输入总体计数里很容易被稀释。

因此本轮最有辨识力的结论应限定在：

完全相同的后续目标内容 token。

14. 负载“更均衡”仍然不是结论

若把每个条件的专家份额压成 CV，replacement − EOS 的 system-edge CV 对比方向为：

替换	点估计负	点估计正	区间负 / 正 / 跨零
X	6	18	4 / 8 / 12
句点	6	18	4 / 10 / 10
换行	6	18	2 / 9 / 13

它不像 TV 那样高度一致。

因此本轮不能推出：

EOS 让专家更均衡；
ordinary token 让专家更集中；
更小 system-edge TV 等于更优负载均衡。

TV 衡量两条件间的路由距离，CV 衡量单条件内的份额离散程度。两者回答不同问题。

15. BF16 batch shape 再次显示为真实复现边界

新实验的官方 EOS 条件与上一轮 filler 条件具有逐条完全相同的 token IDs：

256 / 256 condition sequences token-ID hash exact

但上一轮 batch 是：

5 prompts × 6 conditions = 30 rows

本轮 batch 是：

4 prompts × 8 conditions = 32 rows

跨两次运行比较六层、128 prompts、system 开关两格：

对象	exact / 1,536
完整 ordered top-6 route hash	359
目标内容 ordered top-6 route hash	758
完整 expert-load vector	577
目标内容 expert-load vector	996

逐层完整 route hash exact：

Layer 1   242 / 256
Layer 2    57 / 256
Layer 3    30 / 256
Layer 4     2 / 256
Layer 5    11 / 256
Layer 6    17 / 256

这不是 token 合同漂移，而是矩阵形状改变后，BF16 前向中的微小数值差异沿层传播，并让接近 top-k 边界的 gate 排序分叉。

因此正式主结论只使用：

同一次 32-row 八格 batch 内的配对对比。

不能把上一轮 .0378 与本轮 .0374 当成“EOS 效应复现误差”做统计比较。

16. 这次能说“因果”到哪一层

本轮比观察性相关更强，因为在每个 EOS → control 对比中：

source prompt 相同；
system 相同；
token 数相同；
attention mask 相同；
目标位置相同；
角色标记相同；
batch 相同；
只有一个历史 input ID 被替换。

因此在固定模型与固定 forward 合同内，可以说：

这个单 input-ID 干预造成了观测到的后续路由差异。

但不能继续跳到：

“EOS 的语义导致模型正确关闭回合。”

缺失的证据包括：

Chat/SFT checkpoint 对照；
行为生成与任务指标；
attention / residual / gate-logit 中介；
EOS embedding 与多个 special-token 对照；
去掉 User: 角色标记的独立实验；
完整 27 层。

这是“输入干预的路由因果”，不是“语义机制的完整因果解释”。

17. 文献脉络：哪些来源支持什么

17.1 DeepSeek 官方工件

DeepSeek-V2-Lite tokenizer config 直接规定 assistant 内容后拼接 eos_token。

它支持：

本实验边界位置来自官方工件；
不是自行发明的字符串模板。

它不支持：

base checkpoint 已经学习了聊天角色层级；
EOS 的内部功能就是“回合关闭”。

17.2 Chat template 是序列化合同

Hugging Face Chat Templates 明确说明 chat 消息最终仍会变成一条线性 token 序列，角色和边界通常通过模型特定的 control tokens 注入。

它支持：

角色字段本身不会被 Transformer 神奇地看见；
真正进入模型的是序列化 token。

它不支持：

任意模型都共享相同 role / EOS 语义。

17.3 EOT 可以成为监督目标

LIMA: Less Is More for Alignment 在用户与 assistant 说话者之间加入专门 EOT token，并训练模型在回答结束时预测它。

它支持：

对话边界 token 可以通过监督训练学成。

它不支持：

DeepSeek-V2-Lite base 的 EOS 等同于 LIMA 的 EOT；
本轮结果来自 instruction tuning。

17.4 EOS 会改变隐藏状态动力学，但任务不同

The EOS Decision and Length Extrapolation 比较训练时预测 / 不预测 EOS 的序列模型，发现 EOS 决策会伴随 length manifolds 与 length attractors，并影响长度外推。

它支持：

EOS 不是只能在 decoder 外部解释的“停止按钮”；
EOS 训练目标可能改变内部表示动力学。

它不支持：

把 LSTM / SCAN 的结论直接迁移到 DeepSeekMoE；
解释本轮具体专家路由。

17.5 跨模型的 end-of-turn 规范

Meta Llama 3 official prompt format 规定每条消息以 <|eot_id|> 结束。

它支持：

现代 chat 模型确实把 message boundary 编成特殊 token。

它不支持：

Llama 的 EOT 与 DeepSeek base EOS 具有相同内部机制。

17.6 irrelevant context 不是 routing 论文

Large Language Models Can Be Easily Distracted by Irrelevant Context 与 Lost in the Middle 说明额外上下文和位置会影响行为表现。

它们支持：

历史内容、位置与边界值得独立控制。

它们不支持：

route TV 必然与准确率同向；
repeated x 就是一般 irrelevant context。

17.7 干预方法也有边界

Towards Best Practices of Activation Patching 说明干预结论会受到 metric 与 corruption method 选择影响。

本轮因此：

不用一个 CV 指标代表全部路由现象；
同报 TV、JSD、逐 token exact/Jaccard；
明确普通 token 对照不是自然语言合法模板；
不把单 ID 输入干预升级为完整内部机制定位。

18. 正式运行与独立复跑

主结果：

src/data/deepseek-v2-lite-routing-history-boundary-token-control.json

独立复跑：

src/data/deepseek-v2-lite-routing-history-boundary-token-control-repro.json

两者：

bytes   54,254,445
SHA256  9bb93834ffd8536aeebe4325e45d2179ba590554c6ff6b6fcceaba2f499b9c37
cmp     byte-exact

执行命令：

PYTHONPATH=/path/to/transformers-4.41.2-deps:/usr/lib/python3/dist-packages \
python -B experiments/deepseek/v2_lite_routing_history_boundary_token_control.py \
  --artifact-dir /path/to/deepseek-v2-lite \
  --human-eval /path/to/HumanEval.jsonl.gz \
  --gsm8k /path/to/gsm8k/test.jsonl \
  --tnews /path/to/tnews/test.json \
  --tnews-archive /path/to/tnews_public.zip \
  --wikitext /path/to/wikitext-validation.parquet \
  --output src/data/deepseek-v2-lite-routing-history-boundary-token-control.json \
  --per-domain 32 \
  --content-tokens 23 \
  --batch-prompts 4 \
  --layers 7 \
  --bootstrap 2000 \
  --seed 20260729 \
  --captured-at 2026-07-29T11:12:00+00:00

19. 已证明、未证明、下一步

已证明

官方历史 EOS 在固定模板中是独立 token ID；
三个反事实条件逐条只替换该一个 ID；
八格逐组同长度、同目标位置、同 batch；
EOS 下的目标内容 system-edge TV 平均小于三个普通 token 对照；
X / 句点的方向在 24 / 24 格一致；
逐 token set exact / Jaccard 与分布 TV 同向；
正式运行与独立复跑 byte-exact。

未证明

EOS “理解”了回合结束；
base checkpoint 具有 chat role hierarchy；
EOS 让回答更正确；
更小 TV 就是更优；
x / 句点 / 换行代表全部普通 token；
现象覆盖全部 27 层；
现象覆盖 DeepSeek-V2-Lite-Chat；
现象在不同 batch shape 下 route hash 不变。

下一步

角色标记控制：固定内容与长度，替换 / 移除下一条 User: 标记；
special-token 家族控制：加入 BOS、其他已训练 special token 与多个普通 token；
Chat checkpoint 对照：比较 base 与 V2-Lite-Chat；
行为联结：生成答案，测任务正确率、格式终止与 route TV 的关系；
gate-logit 中介：记录替换后 router logits、top-k margin 与翻转位置；
完整 27 层：获得其余 shards 后扩展；
固定 batch-shape 复跑：用 dummy rows 锁定矩阵形状，验证跨实验可比性。

20. 最终课程表述

可以写：

在 DeepSeek-V2-Lite base 的固定前六个 MoE 层中，官方 assistant EOS 与三个单 token 反事实对照产生了可重复的后续路由差异；EOS 条件下， system 开关对精确目标内容的专家分布影响更小，且逐 token top-6 集合更稳定。

不可以写：

DeepSeek 用 EOS 理解并关闭了对话，所以回答更稳定。

前一句是当前证据。

后一句仍需要 Chat 权重、行为指标与内部中介实验。

24 KiB Raw Blame History Unescape Escape

DeepSeek-V2-Lite 历史边界 Token 控制审计

0. 一句话先说结论

1. 为什么要继续拆上一轮

2. 先看官方模板到底做了什么

3. 为什么不直接“删掉 EOS”

4. 2×4 设计

5. 三个问题，三个不同统计量

5.1 system 对目标路由影响多大

5.2 替换 EOS 后，system edge 变大还是变小

5.3 EOS 替换本身改了多少路由

6. 为什么 bootstrap 必须八格共用

7. 正式执行账

7.1 语料与变体

7.2 输入 token

7.3 路由量

7.4 单 ID 合同

8. 主结果：24 张目标内容问题账

9. 把 24 张账压成可读摘要

9.1 平均 system-edge TV

9.2 方向计数

10. 深度与领域不是平的

10.1 按层平均

10.2 按域平均

11. 逐 token 专家集合给出第二条证据

12. system 会不会改变对 EOS 替换的敏感度

13. target content 与 full input 必须分开

13.1 目标内容

13.2 完整输入

14. 负载“更均衡”仍然不是结论

15. BF16 batch shape 再次显示为真实复现边界

16. 这次能说“因果”到哪一层

17. 文献脉络：哪些来源支持什么

17.1 DeepSeek 官方工件

17.2 Chat template 是序列化合同

17.3 EOT 可以成为监督目标

17.4 EOS 会改变隐藏状态动力学，但任务不同

17.5 跨模型的 end-of-turn 规范

17.6 irrelevant context 不是 routing 论文

17.7 干预方法也有边界

18. 正式运行与独立复跑

19. 已证明、未证明、下一步

已证明

未证明

下一步

20. 最终课程表述

24 KiB

Raw Blame History