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发布时间：Tue, 25 Mar 2025 00:00:00 GMT
DeepSeek 技术溯源及前沿探索：Transformer 理论架构创新 
摘要: 本研报深入探讨了 DeepSeek 背后的核心技术 —— Transformer 架构，分析了其在自注意力机制、多头注意力、前馈网络等方面的创新。同时，揭示了自监督学习在语言和图像领域的应用，并强调了大数据、大模型、大算力在 AI 发展中的关键作用。
正文
Transformer 架构的关键创新
Transformer 架构凭借其独特的优势，在人工智能领域取得了显著的突破。主要体现在以下几个方面：
- 自注意力机制 (Self-Attention): 实现了并行计算，并具备强大的全局上下文理解能力。这使得模型能更有效地处理长序列数据。
- 多头注意力 (Multi-Head Attention): 从多个角度捕捉复杂的语义关系，显著提升了模型对输入数据的理解深度。
- 前馈网络/位置编码/层归一化: 解决了传统模型在处理序列数据时遇到的诸多局限性，例如梯度消失、难以捕捉长距离依赖等问题。
自监督学习：语言与图像领域的应用
- 自监督学习 (语言): 以 Masked Language Modeling (MLM) 为例，模型通过“挖去”句子中的部分单词，并根据上下文预测最合适的“填空词”，从而实现 “自监督”的学习过程。
- 自监督学习 (图像): 例如 Masked Autoencoders (MAE)， 通过随机遮盖部分输入图像，并重建缺失内容，模型能够学习到图像的深层特征，这在计算机视觉任务中至关重要。
大数据、大模型、大算力：AI 发展的核心驱动力
DeepSeek 等大型 AI 模型的成功离不开以下三大要素：
- 数据: 训练使用了 45TB 数据，包含近1万亿个单词 (约等于 1351万本牛津词典 的单词数量) 以及数十亿行源代码
。 - 模型: 模型包含 1750亿参数，如果将这些参数打印在 A4 纸上并叠加起来，其高度将超过 632米 的上海中心大厦！
- 算力: ChatGPT 的训练门槛约为 1万张英伟达 V100 芯片，耗资约 10亿人民币
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结论
在大数据、大模型、大算力的支持下，AI 模型能够以 “共生则关联” 的原则，挖掘数据中蕴含的统计关联关系。这为人工智能的未来发展奠定了坚实的基础，并开辟了广阔的应用前景 
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延伸阅读
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