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DeepSeek-R1大模型微调技术深度解析:架构、方法与应用全解析

1. DeepSeek-R1大模型架构设计与技术特性

1.1 架构设计

DeepSeek-R1作为超大规模语言模型,其核心架构设计包含以下创新:

  • 专家混合架构(MoE)
    采用6710亿参数的混合专家架构(MoE),每个推理过程仅激活370亿参数,实现计算效率与资源利用率的突破性提升。

  • Transformer框架增强
    基于改进型Transformer架构,结合多头注意力机制(MLA)与动态权重分配技术,优化了长程依赖建模能力。

  • 模块化专家网络
    引入模块化设计,每个token可并行路由至不同专家网络进行评估,显著提升推理效率与响应质量。

  • 多任务预测(MTP)
    支持多任务联合预测,进一步强化模型的跨领域推理性能。

1.2 核心技术特性

  • 强化学习优化
    通过Group Relative Policy Optimization(GRP

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