‌DeepSeek的底层原理是基于大规模预训练语言模型（LLM）技术，通过海量数据训练和Transformer架构实现高效的自然语言处理能力。其核心亮点包括：强大的多轮对话理解、长文本处理能力、开源可定制化以及低成本部署方案。‌

1. ‌Transformer架构‌
   DeepSeek采用Transformer作为基础架构，利用自注意力机制（Self-Attention）捕捉文本的全局依赖关系，使其在理解复杂语义和长距离上下文时表现优异。

2. ‌大规模预训练‌
   模型通过海量高质量文本数据进行预训练，涵盖百科、代码、学术论文等多种类型数据，使其具备广泛的知识覆盖和较强的泛化能力。

3. ‌高效推理优化‌
   采用混合精度训练、模型量化等技术，降低计算资源消耗，同时保持较高的推理速度，适用于不同硬件环境部署。

4. ‌长文本处理能力‌
   通过优化位置编码和注意力机制，DeepSeek支持超长文本输入（如128K tokens），在文档分析、代码理解等场景中表现突出。

5. ‌开源与可定制‌
   提供开源模型权重和训练框架，用户可基于业务需求进行微调，适配特定领域的问答、摘要生成等任务。

DeepSeek的技术架构使其在智能问答、代码生成、文本摘要等场景中具备竞争力，同时兼顾性能与成本，适合企业和开发者灵活应用。