DeepSeek核心架构及关键技术革新

DeepSeek核心架构及关键技术革新，DeepSeek通过一系列关键技术革新，实现了处理速度的提升和计算复杂度的降低，为相关领域的应用提供了强有力的支持。

DeepSeek 核心架构及关键技术革新

• 关键技术革新
  • 高效推理引擎
    • FlashAttention 优化
      • 利用GPU显存带宽优势，加速注意力计算，实现30%以上的延迟缩减。
    • 动态批处理 技术
      • 依据请求复杂度灵活调整批次大小，优化吞吐量。
  • 多模态拓展
    • 统一表征 空间
      • 通过CLIP-style对比学习，实现文本、图像、视频嵌入向量的精准对齐，支持跨模态检索与生成。
    • 多模态 推理引擎
      • 融合视觉Transformer（ViT）与语言模型，赋能图文问答（VQA）、视频描述生成等前沿应用。
    • 资源效率 提升
      • 参数高效微调（PEFT）
        • 采用LoRA技术，仅需训练1%参数即可快速适应新任务，显存节省高达90%。
      • 量化与蒸馏技术
        • 支持INT8量化及模型蒸馏，使10B级别模型得以在边缘设备（如手机）上流畅运行。
• 核心架构
  • 模型基石
    • 深度优化Transformer架构，融合稀疏注意力机制，大幅降低计算复杂度。
    • 引入动态路由网络，依据输入内容智能调配计算资源，显著提升长文本及复杂逻辑任务的处理速度。
  • 层级策略 优化
    • 混合专家系统 （MoE）
      • 内置多个专家子网络，通过精细的门控机制按需激活，增强模型容量，同时保持计算成本可控。
    • 分阶段训练 精粹
      • 预训练 阶段
        • 沉浸于万亿级多语言语料库（涵盖中文、英文及代码），并融入知识图谱，深化实体理解。
      • 对齐 阶段
        • 结合人类反馈强化学习（RLHF）与宪法AI理念，确保输出既安全又符合价值观导向。
      • 领域微调 阶段
        • 针对金融、医疗等特定领域注入专业数据，提升模型在专业任务上的表现。