每层由两个子层组成，第一个是多头自注意力机制，第二个是简单的全连接的前馈神经网络。除了编码器层中的两个子层之外，解码器还插入了第三个子层，该子层对编码器的输出执行多头注意力机制，当然解码器还有三个ADD与Norm的残差与归一化层，这里需要注意一下，其解码器的输入的第一个子层是带掩码的多头注意力机制，为何需要掩码，掩码如何操作?
从技术层面来看，无论是大语言模型 V3、推理大模型 R1，还是多模态模型 Janus - Pro 和 JanusFlow，都在各自的领域取得了突破性的进展，在性能上超越了众多竞争对手，为人工智能技术的发展树立了新的标杆。
从“烧钱信仰”到“效率革命”，市场对这些AI公司的高估值正逐渐产生怀疑。而DeepSeek-R1的崛起或许证明，AI的未来不再单纯依赖于硬件（算力）的不断升级，更取决于算法的创新与效率的极致提升。作者：欧阳晓红 封图：图虫创意“神龙摆尾”，灵蛇献瑞。
近期，杭州深度求索人工智能（AI）基础技术研究有限公司（DeepSeek）先后上线大语言基座模型DeepSeek V3，以及基于V3训练、专为复杂推理任务设计的DeepSeek R1模型，并同步开源。它们以卓越的性能超越或媲美了全球顶级的开源及闭源模型。
它成功突破了多个开源大模型的性能瓶颈，在众多测试中表现出色，甚至超越了阿里自研的 Qwen2.5-72B 和 Meta 的 Llama 3.1-405B 等知名模型，与 OpenAI 的 GPT-4o、Anthropic 的 Claude 3.5-Sonnet 等闭源大模型相抗衡，展现出了强大的实力。
