DeepSeek 的 AI 通过结合大规模多语言训练数据集、语言无关的模型架构以及旨在管理跨语言模式的技术来处理多语言数据。该系统在涵盖多种语言的不同文本源上进行训练，使其能够识别不同语言之间的共享结构和独特特征。 例如，该模型可以同时处理英语、普通话、西班牙语和阿拉伯语数据，即使以不同的语法系统表达，也能学习映射相似的概念（如动词或名词）。 这种方法使 AI 能够推广语言规则，并将来自高资源语言的见解应用于提高低资源语言的性能。
一个关键的技术方面是使用诸如 Byte-Pair Encoding (BPE) 或 SentencePiece 之类的子词分词方法，这些方法将文本分解为跨语言工作的单元。 例如，分词器可能会将英语单词“running”拆分为“run”+“ning”，同时将德语复合名词（例如“Donaudampfschifffahrtsgesellschaft”）分解为有意义的子词。 这允许该模型在同一架构中处理具有不同书写系统（拉丁语、西里尔语、CJK 字符）的语言。 对分词器的词汇表进行了仔细平衡，以包含来自所有受支持语言的常用字符组合，从而防止对具有较大训练数据集的语言产生偏差。
该架构本身在 transformer 层中使用跨语言的共享参数，从而实现知识转移。 例如，注意力机制学习识别西班牙语和意大利语之间相似的句法模式，同时还适应土耳其语等黏着语的独特特征。 在微调期间，可以应用特定于语言的适配器或基于提示的技术来专门化模型以用于特定语言或任务。 这种设置使开发人员能够有效地为多语言应用程序部署单个模型，例如在多个语言对之间进行翻译或分析混合语言社交媒体帖子中的情感，而无需为每种语言维护单独的模型。