，学习率会相应减小，以避免参数更新过度。此外，DeepSeek还运用了模型融合和知识蒸馏等技术。在模型融合方面，通过训练多个不同初始化的模型，然后将这些模型的预测结果进行加权平均，以获得更准确和稳定的预测。在知识蒸馏方面，以一个较大的教师模型为指导，让较小的学生模型学习教师模型的输出分布，从而使学生模型在较小的规模下也能获得较好的性能，进一步提升训练效率和模型性能。
（三）模型能力特点
语言理解与生成
在自然语言处理任务中，DeepSeek展现出了卓越的语言理解能力。它在处理语言时，采用了一种名为“层次化语义分析”（Hierarchical Semantic Analysis）的技术。
首先，在词法层面，通过预训练的词向量模型将单词映射到低维向量空间，捕捉单词的语义信息。然后，在句法层面，利用句法分析模型解析句子的语法结构，确定单词之间的依存关系。最后，在语义层面，通过多层Transformer结构对整个句子的语义进行深度编码，考虑到句子中不同部分之间的语义关联。在语言生成方面，采用了一种基于“概率分布引导”（Probability Distribution Guidance）的技术。模型在生成每个单词时，会根据当前的语境和已生成的单词，预测下一个单词的概率分布，然后从这个概率分布中采样选择一个单词作为生成结果。通过不断重复这个过程，生成自然流畅、逻辑连贯的文本。
多模态融合
DeepSeek具备强大的多模态融合能力，通过一种名为“跨模态注意力机制”（Cross - Modal Attention Mechanism）实现不同模态数据的有效整合。
具体而言，在处理多模态数据时，模型首先分别提取不同模态的特征表示。然后，跨模
