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