DeepSeek 的 AI 模型架构通过三种主要技术方法来区分自己：修改后的 Transformer 组件、领域优化的训练数据以及计算高效的优化策略。 这些设计选择优先考虑在性能与实际部署约束之间取得平衡，尤其是在代码生成或多语言支持等专用应用程序中。 让我们将其分解为具体的架构、数据和优化差异。
架构设计 DeepSeek 采用了一种改进的 Transformer 架构，引入了有针对性的效率改进。 例如，某些模型使用分组查询注意力 (GQA) 而不是标准的多头注意力，从而减少了推理期间的内存使用，同时保持了性能。 这与传统上使用密集注意力机制的 GPT-4 等模型形成对比。 此外，DeepSeek 的模型通常包含动态稀疏激活，其中只有一部分神经通路针对特定输入激活。 这种方法类似于混合专家 (MoE) 系统，与完全密集的模型相比，降低了计算成本。 例如，模型可能会在每次推理任务中激活 30% 的参数，从而在不牺牲金融分析或代码调试等专业领域准确性的前提下，实现更快的响应时间。
训练数据和分词 DeepSeek 强调特定领域训练数据的管理，特别是对于编码和中文语言任务。 他们的分词器针对代码语法等结构化数据进行了优化，使用具有缩进和括号的特殊标记的 字节级字节对编码 (BPE)。 这与优先考虑更广泛语言覆盖范围的通用分词器（例如，OpenAI 的 tiktoken）形成对比。 例如，DeepSeek-Coder 模型通过为常见代码模式分配专用标记，从而在解析 Python 或 Java 时实现更高的效率。 训练语料库还包括更高比例的非英语数据（例如，40% 的中文文本，而 Llama 2 中 <5%），从而无需进行广泛的微调即可在双语环境中实现更强的性能。
优化和部署 DeepSeek 通过 分块量化 和 动态缩放 等技术来优先考虑推理效率。 例如，他们的模型可能会对嵌入层使用 4 位量化权重，同时将关键注意力头保持在 8 位精度，从而与 FP16 模型相比，减少 30% 的 VRAM 使用量。 训练管道还利用 异步流水线并行，从而允许在分布式 GPU 集群上使用更大的批量大小。 这与仅依赖张量并行的竞争对手形成对比，张量并行可能会因通信开销而受到瓶颈。 此外，DeepSeek 的模型通常包含对微调期间的 低秩适应 (LoRA) 的内置支持，使开发人员能够使用比全参数微调方法少 50% 的 GPU 来为特定任务（例如，法律文件分析）自定义模型。
通过专注于这三个支柱 - 架构效率、特定领域数据处理和部署友好的优化 - DeepSeek 的模型在解决硬件成本和延迟等实际问题的同时，实现了具有竞争力的性能，使其特别适合将 AI 集成到资源受限环境中的开发人员。