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DeepSeek‌是一个基于Transformer架构和Mixture-of-Experts（MoE）架构的大型语言模型，由北京深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发。DeepSeek凭借其强大的自然语言理解和生成能力，迅速成为业界的焦点，推动了自然语言处理技术的发展，并在多个领域得到了广泛应用。‌

技术架构

DeepSeek的核心技术包括Transformer架构和MoE架构。Transformer架构使得模型能够并行处理输入序列中的每个元素，提高了计算效率。MoE架构则将模型划分为多个专家子模型，每个子模型负责处理不同的输入任务，提高了模型的泛化能力和鲁棒性。

最新版本

‌DeepSeek-V3‌是DeepSeek系列的最新版本，采用了稀疏的MoE架构和Multi-Head Latent Attention（MLA）机制。DeepSeek-V3拥有671亿个参数，每个token激活37亿个参数，能够在处理自然语言处理（NLP）到计算机视觉等多种任务时展现出卓越的能力。其显著优势在于能够处理更大规模的数据集，提供更快的推理时间，并且在与竞争对手相比时保持较小的计算足迹。

创新技术

DeepSeek-V3引入了多项创新技术，包括MLA、DeepSeekMoE和Multi-Token Prediction（MTP）。MLA通过压缩键和值到隐向量，显著降低了推理过程中的内存占用。DeepSeekMoE通过更细粒度的专家和负载均衡策略提高了训练稳定性和扩展性。MTP则通过预测多个未来的token，增强了模型的文本生成能力。

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