deepseek 系统框图
时间: 2025-05-22 18:49:29 浏览: 29
### DeepSeek 系统架构图或框图说明
DeepSeek 是一种基于 Transformer 架构的大规模预训练语言模型,其核心设计旨在提升推理效率和训练成本效益。以下是关于 DeepSeek 系统架构的关键组成部分及其功能描述:
#### 1. **Transformer 基础架构**
DeepSeek-V3 的基础仍然是经典的 Transformer 模型框架[^4]。该架构通过自注意力机制捕获输入序列中的长期依赖关系,并利用编码器-解码器结构完成多种自然语言处理任务。
#### 2. **多头潜在注意力 (MLA)**
为了优化推理过程中的计算资源利用率,DeepSeek-V3 引入了多头潜在注意力(Multi-Latent Attention, MLA)。这一技术改进使得模型能够在保持高性能的同时减少不必要的冗余计算操作[^4]。
#### 3. **混合专家系统 (DeepSeekMoE)**
在训练阶段,DeepSeek 使用了一种名为 DeepSeekMoE 的方法来降低硬件需求并加速收敛速度。这种方法允许不同子网络专注于特定类型的子任务,从而提高了整体学习效率。此外,在最新版本中还加入了无辅助损失的负载均衡策略以进一步改善性能表现[^4]。
#### 4. **多 Token 预测(MTP) 训练目标**
不同于传统单一预测下一个单词的方式,MTP 设定可以让每次前向传播过程中同时估计多个未来位置处可能产生的标记值组合情况;这种调整不仅有助于增强泛化能力同时也促进了跨领域迁移效果等方面取得更好成绩.[^4]
#### 绘制架构图的方法
虽然 DeepSeek 自身并不具备直接生成图形的功能,但它能够输出结构化的文本内容作为第三方工具(如Mermaid)渲染的基础材料[^3]。因此可以通过编写相应的 mermaid 语法代码来可视化展示上述提到的各项模块之间的关联关系:
```mermaid
graph TD;
A[Transformer Framework] --> B{Encoder};
A --> C{Decoder};
subgraph Inference Optimization
D[Multilatent Attention (MLA)]
end
E[Training Efficiency via MoE] --Load Balancing--> F["No Auxiliary Loss Strategy"];
G[Multipredict Training Objective];
H[System Architecture Overview]
```
以上代码片段定义了一个简单的流程图表示法,其中包含了几个主要概念节点以及它们之间存在的逻辑联系。实际应用时可以根据具体需求扩展更多细节层次或者调整布局样式等参数选项。
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