‌DeepSeek运用了大规模预训练语言模型（LLM）、自监督学习、Transformer架构、混合专家（MoE）技术以及强化学习对齐（RLHF）等核心技术‌，通过海量数据训练和算法优化实现高效的自然语言处理能力。

1. ‌大规模预训练语言模型（LLM）‌
   DeepSeek基于千亿级参数的模型进行训练，通过海量文本数据学习语言规律，具备强大的语义理解和生成能力，可适应多种任务场景。

2. ‌自监督学习‌
   采用掩码语言建模（MLM）等技术，让模型从无标注数据中自动学习上下文关系，降低对人工标注的依赖，提升训练效率。

3. ‌Transformer架构‌
   基于注意力机制（Attention）的Transformer结构，支持长距离依赖建模，使模型能更精准地捕捉文本中的复杂关联。

4. ‌混合专家（MoE）技术‌
   动态激活不同子模型（专家）处理特定任务，在保持高性能的同时减少计算资源消耗，提升响应速度。

5. ‌强化学习对齐（RLHF）‌
   通过人类反馈优化模型输出，使其更符合实际需求，比如减少有害内容生成并提高回答的准确性和流畅性。

DeepSeek通过上述技术的结合，实现了高效、智能的交互体验，未来将持续优化模型能力以应对更复杂的应用需求。