DeepSeek 通过结合分词策略、语言无关的嵌入和旨在管理语言多样性的数据预处理流程来处理多语言数据。该系统通过首先规范化输入并将它们分割成尊重特定语言结构的标记来处理多种语言的文本。 例如，与英文等以空格分隔的语言相比，中文或日文等语言需要专门的分词方法（例如，使用子词单元或基于字符的方法）。 DeepSeek 采用在多样化语料库上训练的统一分词器，使其能够高效地处理脚本、变音符号和混合语言文本。这确保了跨语言的一致表示，同时最大限度地减少词汇表外的问题。
该模型架构使用共享嵌入将来自不同语言的标记映射到公共向量空间中。 这种方法允许系统在具有重叠语义或句法模式的语言之间转移知识。 例如，西班牙语和法语中相关概念的嵌入可能由于它们的拉丁语根源而紧密对齐，同时仍然适应结构上不同的语言，如阿拉伯语或韩语。 为了实现这一点，DeepSeek 在并行语料库（例如，翻译的句子）和单语数据上进行训练，优化跨语言的一致性。 还集成了特定于语言的适配器层或注意力机制等技术，以微调特定于语言的细微差别，而不会影响共享表示。
数据预处理在处理多语言输入方面起着关键作用。 DeepSeek 过滤和平衡数据集，以避免过度表示英语等高资源语言，从而确保所有支持语言的公平性能。 例如，它可能会使用 fastText 等语言检测库对文本进行分类，然后进行重复数据删除和质量检查。 在训练期间，系统动态采样批次以包含多种语言，从而防止偏差。 评估指标按语言进行跟踪，以识别性能差距，并使用特定领域的数据对性能不佳的语言应用有针对性的微调。 这种结构化方法使 DeepSeek 能够在各种语言中保持稳健性，同时以最小的重新训练开销扩展到新语言。