DeepSeek 在人工智能决策透明度方面的方法侧重于三个核心领域：模型可解释性、全面的文档记录和面向开发者的工具。目标是使开发者能够理解模型如何生成输出、诊断问题并系统地验证结果。这通过提供对模型内部结构的清晰访问、详细的技术指南和实用的资源来实现，从而揭示决策过程的神秘面纱，而无需依赖不透明的“黑盒”行为。例如，开发者可以使用提供的 API 和分析工具来检查特定输入如何影响预测，或者针对极端情况测试模型。
首先，DeepSeek 通过诸如注意力机制和特征重要性评分等技术来强调模型的可解释性。在自然语言处理 (NLP) 模型中，注意力层突出显示模型在推理过程中优先考虑的标记或短语。开发者可以通过 API 以编程方式访问这些注意力权重，从而跟踪输入文本如何影响生成的响应。对于结构化数据任务（例如分类），该平台提供特征重要性评分，用于量化每个输入变量对预测的影响。这有助于开发者识别偏差、调试意外输出并验证模型是否符合特定领域的逻辑。例如，信用评分模型可能会显示收入水平和支付历史记录占其决策权重的 80%，从而使审计员可以验证公平性。
其次，DeepSeek 提供专为技术用户量身定制的广泛的文档记录和工具。文档包括架构图、训练数据摘要（例如，数据集大小、类别分布）以及明确的限制（例如，视觉模型在模糊图像上的准确性降低）。诸如交互式仪表板之类的工具使开发者可以按数据段（例如，地理区域或时间段）对模型性能进行切片，以识别失败模式。可重现性脚本可确保跨环境的一致结果，从而减少“在我的机器上可以工作”的冲突。例如，遇到文本生成模型输出不一致问题的开发者可以使用提供的 Python 脚本在本地重现该问题，交叉引用注意力热图，并隔离问题是源于输入预处理还是模型逻辑。
最后，DeepSeek 通过协作和迭代反馈来促进透明度。技术报告披露了评估方法，包括针对特定极端情况的精确率-召回率曲线等指标（例如，推荐系统在小众用户群体上的性能）。开发者可以通过支持渠道提交有关模型行为的查询，并且团队会根据此反馈进行迭代。例如，在用户报告医疗诊断模型过度依赖实验室结果后，DeepSeek 更新了其文档，以阐明此偏差并添加了置信度评分 API 以标记低确定性预测。这种开放式沟通的循环可确保透明度与现实世界的用例一起发展，从而在技术严谨性与开发者的实际可用性之间取得平衡。