1　DeepSeek的基石：Transformer再進(jìn)化

Transformer架構(gòu)由谷歌（Goole）的研究團(tuán)隊(duì)于2017年提出，其核心思想是通過(guò)自注意力機(jī)制來(lái)處理序列數(shù)據(jù)，從而替代傳統(tǒng)的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）。DeepSeek的混合專家模型（MoE）和多頭潛在注意力（MLA）機(jī)制通過(guò)靈活分配計(jì)算資源和優(yōu)化信息處理流程，實(shí)現(xiàn)了高效的模型運(yùn)作和性能提升。

MoE架構(gòu)

想象在一家大型咨詢公司里有多個(gè)專家，每個(gè)專家都擅長(zhǎng)不同的領(lǐng)域。MoE架構(gòu)的運(yùn)作就像當(dāng)客戶（輸入數(shù)據(jù)）來(lái)咨詢時(shí)，公司會(huì)根據(jù)客戶的需求動(dòng)態(tài)分配最合適的專家來(lái)處理。這種方式不僅提高了效率，還讓每個(gè)專家可以專注于自己最擅長(zhǎng)的領(lǐng)域，從而提升整體的解決問(wèn)題能力。

在DeepSeek中，MoE架構(gòu)通過(guò)“門控機(jī)制”動(dòng)態(tài)選擇最相關(guān)的專家模塊來(lái)處理輸入數(shù)據(jù)，不僅減少了計(jì)算資源的浪費(fèi)，還提高了模型的泛化能力和魯棒性（抗干擾能力）。每個(gè)MoE層包含一個(gè)共享專家和多個(gè)路由專家，共享專家負(fù)責(zé)捕獲不同任務(wù)之間的共享知識(shí)，減少參數(shù)冗余，讓路由專家可以更好地專注于特定任務(wù)。

MLA機(jī)制

可以把MLA機(jī)制比作一個(gè)高效的信息高速公路系統(tǒng)。傳統(tǒng)的多頭注意力機(jī)制就像一條擁擠的道路，所有信息都需要通過(guò)這條路進(jìn)行處理，而MLA機(jī)制則通過(guò)引入潛在向量來(lái)緩存中間計(jì)算結(jié)果，類似于在高速公路上設(shè)置高速緩存站，減少了信息傳輸?shù)难舆t和內(nèi)存占用。這樣，不僅加快了推理速度，還降低了訓(xùn)練和推理的成本。

在DeepSeek中，MLA機(jī)制通過(guò)優(yōu)化鍵值緩存，減少了生成任務(wù)中的浮點(diǎn)運(yùn)算量，提高了計(jì)算效率。這種設(shè)計(jì)使得模型能夠更好地聚焦于關(guān)鍵信息，提高了訓(xùn)練穩(wěn)定性和推理速度。