DeepSeek 框架的工作原理主要体现在核心架构、关键技术、模型训练等多个层面，具体如下：

核心架构

• 混合专家架构（MoE）：MoE 架构就像是一个有很多专家的团队，每个专家都擅长处理某一类特定的任务。当模型收到一个任务时，它会把这个任务分配给最擅长处理该任务的专家去做，而不是让所有的模块都来处理，大大减少了不必要的计算量，让模型处理复杂任务时又快又灵活。
• 基于 Transformer 架构：Transformer 架构是 DeepSeek 的基础，它能处理各种顺序的信息，比如文字、语音等。它的核心是注意力机制，能让模型在处理大量信息时，自动聚焦到关键内容上，理解信息之间的关系，不管这些信息是相隔很近还是很远。

关键技术

• 多头潜在注意力（MLA）机制：这是对传统注意力机制的升级，在处理长文本时，它能更精准地给句子、段落分配权重，找到文本的核心意思。比如在机器翻译专业领域的长文档时，它能准确理解每个词在上下文中的意思，然后翻译成准确的目标语言。
• 无辅助损失负载均衡：在 MoE 架构中，不同的专家模块可能会出现有的忙不过来，有的却很空闲的情况。无辅助损失负载均衡策略就是来解决这个问题的，它能让各个专家模块的工作负担更均匀，使整个模型的性能更好。
• 多 Token 预测（MTP）：传统模型一般是一个一个地预测 token，而 DeepSeek 的多 Token 预测技术，可以一次预测多个 token，就像人们说话时会连续说出几个词来表达一个意思，这样能让模型的推理速度更快，也能让生成的内容更连贯。
• FP8 混合精度训练：在训练模型时，数据的精度很重要。FP8 混合精度训练就是一种新的训练方法，它能让模型在训练时用更合适的数据精度，既保证了训练的准确性，又能减少计算量，节省时间和成本，让大规模的模型训练变得更容易。

模型训练

• 知识蒸馏：把一个大模型学到的知识，传递给一个小模型。比如 DeepSeek-R1 通过知识蒸馏，把长链推理模型的能力教给标准的 LLM，让标准 LLM 的推理能力变得更强。
• 纯强化学习的尝试：以训练 R1-Zero 为例，它采用纯强化学习，让模型在试错中学习。比如在游戏场景里，模型尝试不同的操作，根据游戏给出的奖励或惩罚来知道自己做的对不对，慢慢找到最好的操作方法。
• 多阶段训练和冷启动数据：DeepSeek-R1 引入了多阶段训练和冷启动数据。多阶段训练就是在不同的阶段用不同的训练方法。冷启动数据就是在模型开始学习前，给它一些高质量的数据，让它能更好地开始学习。

工作流程

• 输入处理与任务判断：当模型收到输入数据，比如用户的提问时，它会先对数据进行检查、清理和格式化等操作，然后通过 MoE 架构中的路由器机制，判断这个任务该交给哪个专家模块来处理。
• 调用合适模块进行数据处理：根据前面的判断结果，模型会调用相应的专家模块来处理数据。如果任务比较复杂，涉及多个领域，就会召集多个模块一起工作，它们之间还会互相传递信息，共同完成任务。
• 生成输出结果：相关模块处理完数据后，会把结果整合、优化，看看语句通不通顺、逻辑合不合理等。如果有问题，就会进行调整，直到得到一个满意的结果，再把这个结果返回给用户。