DeepSeek的算法原理是什么？

DeepSeek的算法原理主要基于大规模强化学习（Reinforcement Learning, RL）和混合专家模型（Mixture of Experts, MoE）架构。以下是其核心原理：

混合专家模型（MoE）

DeepSeek采用MoE架构，训练多个专家模块，每个专家针对特定的数据分布或任务进行优化。通过门控机制动态选择最合适的专家模块进行处理，从而提高模型的推理能力和效率。

大规模强化学习

DeepSeek使用强化学习框架（如GRPO）来提升模型在推理任务中的性能。通过强化学习，模型能够在没有监督数据的情况下自我演化，提升推理能力。例如，DeepSeek-R1通过数千步强化学习，在AIME 2024基准测试中的表现大幅提升。

拒绝采样（Rejection Sampling）

在训练过程中，DeepSeek采用拒绝采样方法，只保留最优质的推理答案用于后续训练，从而提升整体推理能力。这种方法使得模型能够逐步学会生成更高质量的推理链。

知识蒸馏（Knowledge Distillation）

DeepSeek通过知识蒸馏技术，让小模型从大模型中学习推理能力，从而在保持较低计算成本的同时，提升小模型的推理性能。