DeepSeek的技术架构主要借鉴了‌OpenAI的GPT系列模型‌，同时融合了‌Google的Transformer架构‌和‌Meta的LLaMA开源方案‌，形成了自主优化的中文大模型。其核心亮点包括：‌基于Transformer的生成式预训练‌、‌强化学习对齐（RLHF）技术‌以及‌高效的中文分词与语义理解优化‌。

1. ‌Transformer架构基础‌
   DeepSeek延续了Google提出的Transformer核心设计，依赖自注意力机制处理长文本依赖，并针对中文语料优化了位置编码和分层表示，显著提升上下文建模能力。

2. ‌GPT系列的技术路径‌
   模型训练遵循OpenAI的生成式预训练范式，通过海量无监督数据学习语言规律，并引入RLHF技术实现人类偏好对齐，在问答和逻辑推理任务中表现突出。

3. ‌开源生态的整合创新‌
   参考Meta的LLaMA2开源方案，DeepSeek在训练效率和数据筛选上进行了改进，例如采用更轻量化的网络结构，同时结合中文互联网数据增强专业性。

4. ‌垂直领域的专项优化‌
   针对中文场景，模型优化了多轮对话连贯性、成语/古诗词理解等能力，技术细节上融合了类似BERT的掩码语言模型策略，强化语义消歧。

未来，这类技术融合趋势将持续推动大模型在‌多模态交互‌和‌行业落地‌方面的突破，而中文语境的深度适配将成为竞争关键。