近年来，随着大语言模型（LLM）技术的飞速发展，各家企业纷纷加入 AI 赛道。其中，来自中国的 DeepSeek 凭借低成本高效率的训练方式和一系列颠覆性技术创新，迅速引起了业界和市场的广泛关注。本文将带你全面了解 DeepSeek 的核心技术原理以及它如何通过架构和训练方法的创新，为 AI 发展带来新的突破。

一、DeepSeek 的技术架构概览

DeepSeek 是一家专注于开发大语言模型的 AI 公司，由中国知名私募基金高飞资本支持。公司推出了多个系列模型，包括 DeepSeek-LLM、DeepSeek-V2、DeepSeek-V3 以及专注于推理能力的 DeepSeek-R1。其核心技术主要体现在以下几个方面：

• 混合专家（Mixture-of-Experts，MoE）架构
  DeepSeek 采用 MoE 架构，通过动态激活多个专家网络，使得在每次推理时只调用部分参数（如 DeepSeek-V3 模型总参数 671B 中仅激活约 37B），从而大幅降低计算成本与内存占用。
• 多头潜在注意力（Multi-head Latent Attention，MLA）
  通过将传统 Transformer 中的 Key-Value 矩阵压缩为低维潜在向量，MLA 技术不仅提高了推理速度，还能节省大量内存资源，为大模型的高效部署奠定了基础。
• 多词元预测（Multi-Token Prediction，MTP）训练目标
  这种训练策略能够一次预测多个 Token，有效加速生成过程，同时提升模型在长文本场景下的表现。
• FP8 混合精度训练
  利用 8 位浮点数进行部分计算，既保证了模型精度，又大幅降低了内存占用和训练时间，成为 DeepSeek 降本增效的重要手段。

二、训练流程与关键技术亮点

DeepSeek 的模型训练通常分为两个阶段：预训练和后训练。各阶段均引入了多项创新技术：

1、预训练阶段 —— 学习语言的通用规律

在这一阶段，DeepSeek 利用海量数据（包括中文和英文）对模型进行自回归训练，目标是预测文本中下一个 Token。通过海量数据的不断“阅读”，模型逐步学会语言的基本模式和语法结构，为后续的任务奠定坚实基础。

2、 后训练阶段 —— 指令调优与强化学习

预训练完成后，模型会进入后训练阶段，以便更好地满足实际应用需求。DeepSeek 采用了两种主要方法：

• 监督微调（Supervised Fine-Tuning，SFT）
  利用人工标注的高质量数据（例如链式思考 CoT 数据），对模型进行微调，使其在对话、问答和任务执行时输出更符合人类期望的结果。
• 强化学习（Reinforcement Learning，RL）
  与传统的 RLHF 不同，DeepSeek 创新性地采用了类似 GRPO（Group Relative Policy Optimization）的策略，利用奖励机制鼓励模型生成正确且结构清晰的推理过程。特别是在 DeepSeek-R1 中，通过“冷启动+强化学习”的多阶段训练流程，模型不仅学会了标准答案的格式，还能生成长链思考（Chain-of-Thought），有效提升了数学、编程等复杂任务的解决能力。

三、成本效益与高效训练的秘诀

传统大模型的训练往往需要数千万乃至上亿美元的投入，而 DeepSeek 则凭借一系列技术创新实现了成本大幅降低。主要体现在：

• 稀疏激活与混合专家技术
  仅激活部分参数，降低了计算资源需求，使得即使在有限的 GPU 集群下也能训练出具有竞争力的模型。
• FP8 混合精度与 MLA 技术
  通过低精度计算与矩阵压缩，DeepSeek 大幅缩减了内存和算力消耗，进一步压低训练成本。据称其 V3 模型的最终训练成本仅为 560 万美元，远低于同类产品。
• 自动化数据生成与迭代优化
  利用模型自生成高质量的推理数据，再通过拒绝采样筛选优质样本，形成闭环训练，从而使模型不断自我提升。这种“冷启动+RL”的训练模式为推理模型带来了显著的性能提升。

四、技术创新对 AI 产业的启示

DeepSeek 的成功不仅在于技术上的突破，更对整个 AI 生态产生了深远影响：

• 降低门槛，促进普及
  通过高效训练和低成本开发，更多中小企业和开发者可以接入大语言模型技术，推动 AI 应用的广泛落地。
• 开源精神推动行业发展
  DeepSeek 秉持开源理念，将模型结构和部分训练细节公开，使得整个 AI 社区能够共享经验和技术，加速了创新迭代的步伐。
• 激发新一代模型构建模式
  未来，随着硬件与算法的不断协同进化，像 DeepSeek 这样的高效模型训练方式将成为主流，为构建更强大、更智能的人工智能系统指明新方向。

结语

DeepSeek 以其独特的混合专家架构、多头潜在注意力、FP8 混合精度训练以及创新的“冷启动+强化学习”训练流程，展示了如何在降低成本的同时实现高性能模型。正是这些技术突破，为 AI 模型的高效训练和普及应用开辟了全新路径。未来，我们有理由期待，随着这些技术的不断成熟和推广，整个 AI 行业将迎来一场由高效、低成本驱动的革命，为更多企业和个人提供强大而便捷的智能工具。

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• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
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• 基于向量检索的 RAG
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• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
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第三阶段（30天）：模型训练

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学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

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