DeepSeek 是由深度求索（DeepSeek）推出的一系列大语言模型（LLM），其在中文语境下表现出色，并在多个基准测试中达到领先水平。本文将简要介绍 DeepSeek 背后的核心算法逻辑。
1. 模型架构
DeepSeek 基于 Transformer 架构构建，采用解码器-only 设计，类似于 GPT 系列模型。其通过多头自注意力机制和前馈神经网络实现对上下文的理解与生成。
2. 训练数据与预处理
模型在海量高质量文本上进行预训练，涵盖网页、书籍、新闻、百科等多种来源。数据清洗流程严格，包含去重、过滤低质量内容、敏感信息脱敏等步骤。
3. 训练策略
采用分阶段训练策略：先进行大规模无监督预训练，再结合有监督微调（SFT）和基于人类反馈的强化学习（RLHF），以提升模型的指令遵循能力和安全性。
4. 推理优化
为提高推理效率，DeepSeek 引入了 KV Cache 优化、动态批处理、量化压缩等技术，在保证生成质量的同时显著降低延迟与资源消耗。
5. 开源与生态
部分 DeepSeek 模型已在 Hugging Face 和 ModelScope 上开源，支持社区研究与商业应用，推动中文大模型生态发展。