deepseek架构图
时间: 2025-03-04 09:49:53 浏览: 159
### DeepSeek 系统架构图
DeepSeek 的系统架构采用了分层混合专家系统(Hierarchical MoE)与动态稀疏计算相结合的设计,整体结构可以分为四层[^1]。这种设计不仅提高了模型的表达能力,还通过动态稀疏计算减少了不必要的资源消耗。
#### 架构层次说明
- **输入处理层**:负责接收原始数据并进行预处理,转换成适合后续各层处理的形式。
- **特征提取层**:基于 Transformer 和 DeepSeek-MoE 协同工作,在这一层中实现高效的特征抽取和表示学习。此部分利用了多头自注意力机制来捕捉序列中的长期依赖关系,并通过 MoE 提升了模型对于不同任务场景下的适应性和灵活性[^2]。
- **决策推理层**:在此基础上进一步加工来自上一层的信息,完成更复杂的逻辑运算或模式识别任务;同时支持多种下游应用场景的需求定制化开发。
- **输出生成层**:最终将内部状态映射到具体的预测结果或其他形式的目标输出,确保整个流程能够有效服务于实际业务需求。
#### 技术核心亮点
为了更好地理解上述各个组成部分之间的协作方式以及背后的技术原理,可以从以下几个方面深入探讨:
- **模型架构设计**:融合了经典的 Transformer 结构优势,引入 Hierarchical MoE 来增强泛化性能;
- **算法创新点**:实现了高效的任务路由分配策略,使得每个子网络都能专注于最擅长解决的问题领域;
- **训练优化措施**:针对大规模分布式环境进行了特别调优,保障了稳定快速收敛的同时降低了硬件成本开销。

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