DeepSeek 通过结合基于 Transformer 的神经网络与高效的嵌入技术来处理语义搜索和自然语言处理 (NLP) 任务。 对于语义搜索，它侧重于理解查询的意图和上下文含义，而不是仅仅依赖关键字匹配。 这是通过使用由 BERT 或 RoBERTa 变体等模型生成的密集向量表示（嵌入）来实现的，这些模型将文本映射到高维空间，其中语义相似的短语聚集在一起。 这些嵌入被索引在向量数据库中，从而实现快速相似性搜索。 例如，搜索“如何修复运行缓慢的计算机”可能会返回与“PC 性能优化”相关的结果，即使确切的关键字不匹配，因为该模型识别出共享的上下文。
对于文本分类、实体识别或摘要等 NLP 任务，DeepSeek 采用经过微调的预训练模型。 这些模型在大型数据集上进行训练，以学习一般的语言模式，然后通过较小的、特定于任务的数据集来适应特定用例。 例如，情感分析模型可以在产品评论上进行训练，以将文本分类为正面、中性或负面。 该架构通常使用注意力机制来权衡句子中不同单词的重要性，从而使模型能够关注上下文相关的术语。 动态批处理和梯度检查点等实际优化有助于平衡计算效率和准确性，从而使系统可扩展以用于实际应用。
为了提高性能和降低延迟，DeepSeek 采用了诸如模型剪枝、量化和硬件感知优化之类的技术。 例如，量化将模型权重的精度从 32 位浮点数降低到 8 位整数，从而减少了内存使用并加快了推理速度，而不会显着降低准确性。 此外，混合方法将基于规则的系统与神经模型结合使用，以执行需要严格格式化的任务，例如从文本中提取日期或电话号码。 这种分层策略确保了稳健性——例如，聊天机器人可以使用神经模型来理解用户对“下周的航班预订”的请求，但依靠规则来验证日期格式。 通过整合这些方法，DeepSeek 实现了灵活性、准确性和计算效率之间的平衡，从而满足了开发人员的需求。