1. DeepSeek-R1大模型架構設計與技術特性

1.1 架構設計

DeepSeek-R1作為超大規模語言模型，其核心架構設計包含以下創新：

• 專家混合架構（MoE）
  采用6710億參數的混合專家架構（MoE），每個推理過程僅激活370億參數，實現計算效率與資源利用率的突破性提升。

• Transformer框架增強
  基于改進型Transformer架構，結合多頭注意力機制（MLA）與動態權重分配技術，優化了長程依賴建模能力。

• 模塊化專家網絡
  引入模塊化設計，每個token可并行路由至不同專家網絡進行評估，顯著提升推理效率與響應質量。

• 多任務預測（MTP）
  支持多任務聯合預測，進一步強化模型的跨領域推理性能。

1.2 核心技術特性

• 強化學習優化
  通過Group Relative Policy Optimization（GRP