deepseek系列技术原理包含五层：一、r1用ppo强化学习建模推理为马尔可夫过程，引入步骤一致性损失；二、v3以动态门控路由激活约3%专家参数，辅以负载均衡损失；三、ocr跳过字符识别，直渲图像+vit编码，融合l1与clip对比损失；四、llm采用三阶段隔离训练：基础构建、lora领域适配、人类反馈强化微调；五、蒸馏采用按层熵值动态调度温度系数，底层τ=1.0、顶层τ=8.0。
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 免费无限量使用 DeepSeek R1 模型☜☜☜
如果您查阅DeepSeek系列论文，但对其技术原理的理解仍停留在表面，则可能是由于论文中大量使用抽象建模语言与跨模态术语。以下是针对核心论文所揭示技术原理的逐层拆解：
一、DeepSeek-R1的强化学习推理机制
DeepSeek-R1通过替代传统监督微调路径，构建以环境反馈为驱动的推理优化闭环。其本质是将数学推导与逻辑链生成建模为马尔可夫决策过程，由策略网络输出动作序列，奖励模型对每步中间结果打分。
1、定义状态空间为当前推理上下文与历史步骤集合，动作空间为符号操作、子公式生成、前提引用三类离散动作。
2、采用PPO算法更新策略网络参数，关键约束是引入“步骤一致性损失”，防止策略在长链推理中偏离语义主干。
3、奖励模型基于多粒度人工标注训练：细粒度标注覆盖每步正确性，粗粒度标注覆盖最终答案与推理路径双重校验。
二、DeepSeek-V3的混合专家动态路由原理
DeepSeek-V3摒弃固定专家分配方式，转而采用门控网络实时评估输入token语义密度与任务类型，决定激活哪组专家子网络。该机制使参数总量达千亿级时，单次前向传播仅激活约3%参数。
1、门控网络输出为稀疏权重向量，经Top-k选取得出k个最大响应专家索引，k值随输入长度动态调整（最小为2，最大为8）。
2、专家子网络内部采用MoE-FFN结构，每个专家含独立权重矩阵与归一化层，避免共享参数导致的能力同质化。
3、训练阶段引入负载均衡损失项，强制各专家接收token分布方差低于预设阈值（0.05），防止部分专家长期闲置。
三、DeepSeek-OCR的视觉-文本压缩范式
DeepSeek-OCR跳过传统OCR的字符识别路径，直接将整段文本渲染为高保真灰度图像，再通过专用视觉编码器提取结构化语义Token。该范式绕过字符切分误差累积，保留排版、缩进、列表层级等非文本线索。
1、文本渲染模块严格复现原始PDF或扫描件的字体、行距、页边距参数，使用FreeType引擎生成128dpi分辨率图像。
2、DeepEncoder采用轻量化ViT架构，Patch尺寸设为16×16，位置编码融合绝对坐标与相对偏移信息。
3、重构损失函数包含L1像素重建项与CLIP空间对比学习项，确保视觉Token在语义空间中与原始文本嵌入对齐。
四、DeepSeek-LLM的三阶段训练架构
DeepSeek-LLM并非单一训练流程，而是由基础能力构建、领域适配、强化学习微调构成的递进式训练栈。各阶段数据分布、目标函数、参数更新范围均严格隔离，避免知识污染。
1、基础能力构建阶段使用3000亿token通用语料，损失函数为改进型对比学习目标，增强句间语义距离判别能力。
2、领域适配阶段冻结主干95%参数，仅启用LoRA适配器，在垂直领域语料上微调，适配器秩r=8，α=16。
3、强化学习微调阶段接入人类反馈信号，奖励模型基于Pairwise Ranking标注训练，策略网络梯度更新屏蔽低奖励样本路径。
五、DeepSeek蒸馏中的动态温度调度机制
DeepSeek蒸馏不采用固定温度系数，而是根据教师模型各层注意力熵值动态调节KL散度损失权重。高熵层（如底层语法处理层）分配较低温度，迫使学生模型精确拟合；低熵层（如顶层语义聚合层）分配较高温度，鼓励学生模型学习抽象模式而非机械复制。
1、每轮训练中实时计算教师模型12层自注意力头的平均熵值，取第25与75百分位数作为温度调节边界。
2、温度系数τ按层线性插值得到，公式为τ_i = τ_min + (τ_max − τ_min) × (H_i − H_25%) / (H_75% − H_25%)。
3、τ_min设为1.0，τ_max设为8.0，确保底层温度稳定，顶层温度具备充分软化能力。
