Deepseek采用先进的Transformer架构，并在此基础上进行多项优化。其模型结构在长序列处理、注意力机制效率和参数利用率方面表现卓越。
通过引入稀疏注意力机制和混合专家系统（MoE），Deepseek能够在保持高性能的同时，显著降低计算成本。
Deepseek的训练数据集覆盖了广泛的领域，包括科技、文学、法律、医学等，确保了模型的知识广度和专业深度。
其数据清洗和预处理流程极为严格，通过多轮过滤和质量评估，保证了训练数据的准确性和可靠性，这是模型输出质量高的关键基础。
Deepseek团队在分布式训练、模型并行和推理优化方面拥有深厚积累。其自研的训练框架能够高效利用数千张GPU进行大规模并行训练。
在推理阶段，通过模型量化、缓存优化和动态批处理等技术，实现了低延迟、高吞吐的在线服务。
作为一家专注于大模型研发的公司，Deepseek保持高强度的研发投入，在模型架构、训练算法和应用场景等方面持续创新。
团队汇聚了来自全球顶尖院校和科技公司的AI人才，形成了强大的技术攻坚能力，这是其能够持续保持技术领先的核心动力。