DeepSeek的核心技术主要围绕模型架构创新、训练效率优化及部署能力提升展开，具体包括以下关键部分：

一、核心架构创新

1. 专家混合架构（Mixture of Experts, MoE）

   • 将复杂任务分解为多个子任务，由不同领域的“专家”网络处理（如语法、事实知识或文本生成）。 - 通过稀疏激活机制，仅激活与当前任务相关的专家，大幅降低计算成本并提升效率。

2. 多头潜在注意力（MLA）

   • 在Transformer架构基础上，MLA通过低秩压缩优化键值矩阵，减少93.3%的显存占用。 - 允许模型同时关注多个潜在信息头，提高处理速度和准确性。

二、训练效率优化

1. 强化学习与奖励工程

   • 应用强化学习通过试错机制优化模型决策，尤其在复杂问题解决中表现突出。 - 开发基于规则的奖励系统，指导模型学习，提升逻辑推理任务表现。

2. 知识蒸馏与模型压缩

   • 采用知识蒸馏技术，将大型模型能力压缩至小规模模型（如参数仅15亿），保持复杂任务性能。 - 通过量化、蒸馏等技术，在硬件资源受限场景下保持竞争力。

3. 训练策略创新（如GRPO）

   • Group Relative Policy Optimization（GRPO）通过组内评分优化策略模型，简化计算过程并提升训练效率。

三、部署与性能表现

1. 计算-存储分离架构

   • 推理阶段采用计算与存储分离设计，服务部署成本下降75%。 - 支持万亿Token训练周期压缩至3.7天，显著提升大规模数据处理能力。

2. 多模型与多场景适配

   • 内置自然语言处理、计算机视觉等多领域模型，支持动态资源分配。 - 提供丰富的API接口，便于与现有系统集成。

四、其他关键技术

• 弱标注依赖 ：通过少量标注数据实现高效训练，降低对大规模标注数据的依赖。- 开源生态与社区驱动 ：推动技术民主化，通过社区创新加速模型迭代。

总结

DeepSeek通过混合专家架构、强化学习、知识蒸馏等技术，实现了低成本、高性能的AI模型开发。其架构创新不仅提升了训练效率，还大幅降低了资源消耗，为大规模应用提供了可行性。