【大模型】科普爽文_DeepSeek大模型技术路径(总体架构和技术突破)

【大模型】DeepSeek大模型技术路径

  • 一、总体架构
    • (一)Transformer架构:奠定坚实基础
    • (二)Mixture-of-Experts(MoE)架构:提升灵活性与效率
  • 二、技术突破
    • (一)训练方法创新
    • (二)架构优化
    • (三)训练效率与成本优化
    • (四)推理能力提升
  • 三、总结

在这里插入图片描述

一、总体架构

DeepSeek大模型以Transformer架构为核心,并深度融合了混合专家(Mixture-of-Experts,MoE)架构以及多项前沿创新技术,致力于在高效计算与强大性能之间实现最佳平衡,为复杂语言任务提供卓越的解决方案。

(一)Transformer架构:奠定坚实基础

Transformer 架构作为 DeepSeek 大模型的核心技术基石,是神经网络架构发展历程中的关键革新。在 Transformer 架构诞生之前,循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)分别主导着序列数据和图像数据的处理领域。然而,RNN 由于其链式结构,在处理长序列时极易遭遇梯度消失和梯度爆炸问题,导致模型性能严重受限;CNN 虽凭借局部卷积特性在图像识别等领域取得显著成果,但在面对长文本处理时,难以跨越局部范围,捕捉长距离的语义依赖关系。
Transformer 架构凭借自

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