‌DeepSeek是一种先进的大规模语言模型，其核心机理基于深度学习中的Transformer架构，通过海量数据预训练和人类反馈强化学习（RLHF）优化，实现文本理解、生成和逻辑推理能力。关键亮点包括：自注意力机制捕捉长距离语义、多任务统一架构提升泛化性、持续迭代优化确保响应质量。‌

1. ‌Transformer架构基础‌
   DeepSeek采用Transformer的编码器-解码器结构，依赖自注意力机制动态计算词元间关联权重，避免传统RNN的序列依赖缺陷，高效处理长文本上下文。其多层堆叠结构（如数十至百层）逐步抽象语义，实现从词汇到篇章级的理解。

2. ‌预训练与微调范式‌

   • ‌预训练阶段‌：模型在万亿级token的公开文本（书籍、网页等）上通过掩码语言建模（MLM）或自回归预测任务学习通用语言规律，构建基础语义表征。
   • ‌微调阶段‌：针对具体场景（如问答、代码生成）使用标注数据调整参数，结合RLHF对齐人类偏好，减少有害或无关输出。

3. ‌推理与生成过程‌
   输入文本经分词和嵌入层转为向量后，逐层通过前馈网络和注意力头，最终解码生成概率最高的词序列。通过束搜索（Beam Search）或温度采样（Temperature Sampling）平衡多样性与连贯性。

4. ‌持续优化与扩展‌
   通过数据清洗、任务增广（如数学推理、多语言训练）和模型蒸馏（压缩大模型至轻量版）提升效率，同时引入领域适配技术增强专业场景表现（如医疗、法律）。

DeepSeek的效能依赖于算力、数据与算法的协同进化，未来或通过多模态输入（图像、语音）进一步突破单一文本模态限制。使用时需注意其概率生成本质，关键场景建议人工复核结果。