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DeepSeek的架构基于当前主流的Transformer模型，融合了海量数据预训练和多任务学习的优势。其整体架构可分为以下几个关键模块。
DeepSeek能接收来自用户的多种输入形式，如文本、语音或图像。数据输入模块负责将这些原始数据转换为标准化格式。对于文本输入，模块会自动清洗数据，去除噪声和特殊字符；对于语音输入，则利用先进的语音识别技术将语音转换为文本；对于图像输入，则通过图像识别算法提取关键信息。例如，当用户输入一段会议纪要文本时，系统会自动识别并提取关键段落，去除多余符号，确保后续处理时数据干净、格式统一。
自然语言理解与语义解析模块是DeepSeek的“大脑”之一，利用先进的自然语言处理（NLP）技术对输入文本进行语义解析，理解用户意图。它基于预训练模型，能够识别文本中的关键词、短语和句子结构，从而抽取出核心信息。例如：当用户输入指令“生成一份关于‘公司新项目启动’的详细报告”时，系统会解析出“新项目启动”“详细报告”等关键要素，并识别出这份报告需要涵盖背景、目标、预期成果等内容，为后续文本生成提供依据。
利用Transformer架构和大规模预训练技术，DeepSeek能根据解析结果生成高质量的文本。该模块支持多任务生成，包括长文本报告、简短回答、代码等，且输出内容能保持逻辑连贯、语言规范。例如：在生成代码片段时，用户可输入“请用Python编写计算列表平均值的代码”，系统将自动输出包含详细注释的代码；在生成工作报告时，用户输入相关指令，系统则生成格式完整、有数据支持的报告草稿。 （本书的所有生成式内容图表， 均须以HTML格式输出，用户在使用过程中需知晓。）
为确保输出质量和精度，DeepSeek设有反馈机制。用户可以对初步生成的文本进行评价和修正，系统根据反馈信息调整生成策略，进行多轮迭代优化，直至达到用户预期。例如：当生成的报告初稿中某部分描述不够详细时，用户可以追加指令“请在‘存在问题’部分增加数据支持和具体案例”，系统便会重新生成相应内容，直至用户满意。
