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Deepseek技术来源全解析

1、Deepseek技术来源，与深度学习发展紧密相关。Deepseek本质是基于深度学习的智能系统，通过模拟人脑神经网络处理数据。

2、从公司背景看，DeepSeek于2023年7月成立，是幻方量化旗下子公司，全称杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司。

3、在核心技术原理上，Deepseek技术来源离不开深度学习这个 “大脑”。深度学习基本单位神经元层层连接成复杂网络结构，让Deepseek能从大量数据自动学习有用特征。

4、其技术来源还涉及Transformer架构，Deepseek在此经典架构上深度优化，融合稀疏注意力机制，降低计算复杂度，提升运行效率。

5、动态路由网络也是Deepseek技术来源重要部分，它像智能资源调配大师，依据输入内容特点调配计算资源，处理长文本及复杂逻辑任务更高效。

6、混合专家系统（MoE）同样关键，每个专家子网络像专业领域专家，门控机制按需激活最合适的专家子网络，增强模型容量，控制计算成本。

7、从模型训练角度，预训练阶段Deepseek在万亿级多语言语料库学习，融入知识图谱深化知识理解，为技术实现打下基础。

8、对齐阶段结合人类反馈强化学习（RLHF）与宪法AI理念，校准模型输出符合人类价值观和社会规范，这也是Deepseek技术来源体现。

9、Deepseek技术来源包含对数据处理的创新。如V1版本数据处理的去重、过滤、混合步骤，构建高质量预训练数据。

10、在tokenizer选择上，使用Byte - level Byte - Pair Encoding (BBPE)，在字节粒度处理，有别于传统BPE。

11、Deepseek技术还源于对训练策略的优化。不同版本训练token数量不断上升，从V1的2万亿到V2的8万亿，再到V3的14.8万亿。

12、Deepseek技术来源体现在对MoE架构的创新。相比传统MoE，DeepseekMoE使用更细粒度专家，隔离共享专家，减少知识冗余。

13、在门控网络路由策略上，Deepseek V3使用sigmoid函数计算亲和力分数并归一化生成门控值，这也是其技术来源独特之处。

14、Deepseek技术来源与强化学习紧密相连。像DeepSeek - R1 - Zero纯强化学习模型探索推理方式，虽有不足，但为技术发展提供思路。

15、而DeepSeek - R1在强化学习前加入冷启动数据微调，优化推理质量，避免重复回答，提高可读性。

16、从应用场景角度，无论是自然语言处理、计算机视觉还是语音识别领域，Deepseek技术来源都结合了各领域需求与深度学习技术。

17、Deepseek技术来源还得益于对成本的控制。例如V3训练成本不超600万美元，推理成本百万Token输入仅1元，高效低成本推动技术落地。

18、阿里云为Deepseek模型部署提供多种零门槛解决方案，这也在一定程度上影响了Deepseek技术来源，使其更贴合实际应用。

19、Deepseek技术来源涵盖从基础架构优化、数据处理创新、训练策略改进到应用场景适配等多个方面，是综合技术的成果。

20、未来，随着技术不断发展，Deepseek技术来源可能会进一步拓展，融合更多前沿技术，持续提升其性能与应用范围。