DeepSeek 的 R1 模型主要通过使用基于 Transformer 的架构、增强的注意力机制和优化的位置编码来解决文本中的长程依赖关系。其核心优势在于自注意力机制，该机制允许模型权衡序列中所有 token 之间的关系，而不管它们之间的距离。与传统的循环或卷积模型（按顺序或局部处理文本）不同，自注意力计算整个输入中的成对交互。这使 R1 能够直接链接远距离的 token，例如将代词（“它”）连接到前面几段中提到的名词。为了管理计算复杂度，R1 可能会采用稀疏注意力或窗口注意力等技术，专注于关键 token 对，同时减少冗余计算。例如，在多页文档中，R1 可能会优先关注章节标题及其相关内容之间的注意力，即使它们相隔数百个 token。
另一个关键组成部分是位置编码，它将有关 token 顺序的信息注入到模型中。虽然标准 Transformer 使用固定或学习的位置嵌入，但 R1 可能会采用高级方法，如旋转位置嵌入 (RoPE) 或相对位置偏差。这些技术帮助模型区分位置靠近的 token 和位置相距较远的 token，即使在跨越数千个 token 的序列中也是如此。例如，在代码生成中，R1 可以通过精确编码左右括号之间的相对距离来跟踪嵌套的函数调用或变量作用域。这确保了即使代码很长，也能准确地解析深度嵌套循环中的变量引用等依赖关系。
最后，R1 可能会结合架构优化来处理极长的上下文。诸如分层处理、内存增强层或分块注意力之类的技术可以将长文本分割成可管理的块，同时保留块间的依赖关系。例如，在总结研究论文时，R1 可能会将每个部分作为一个块进行处理，然后使用交叉注意力将结论与早期的假设联系起来。此外，梯度检查点或混合精度训练可能会减少训练期间的内存开销。这些策略在计算效率和对跨越长输入的建模能力之间取得平衡，使 R1 能够有效地处理诸如文档 QA 之类的任务，其中答案取决于长段落中分散的证据。通过结合这些方法，该模型可以保持对扩展序列的连贯性和上下文感知。