DeepSeek的混合专家模型（MoE）通过以下方式工作：

专家模块划分

DeepSeek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。例如，在自然语言处理任务中，可以分别训练专家来处理不同语言或特定领域的文本（如法律、医学、科技）。

动态专家激活

MoE采用“门控机制”，根据输入数据特征动态选择一部分专家模块进行激活。例如，当输入文本包含金融术语时，系统优先激活金融专家模块；处理多模态任务时，若输入包含图像，则激活图像处理专家，同时结合文本处理专家进行特征融合。

协同计算与专家融合

不同专家可协同处理复杂任务，DeepSeek采用信息路由机制，使多个专家协同工作。例如，在跨语言翻译任务中，DeepSeek可先使用语法专家理解源语言句法结构，再由目标语言专家进行流畅度优化。

专家共享机制

DeepSeek引入了专家共享设计，部分专家在不同令牌或层间共享参数，减少模型冗余并提升性能。

多头潜在注意力机制（MLA）

MLA机制引入潜在向量用于缓存自回归推理过程中的中间计算结果，降低了生成任务中的浮点运算量，并通过预计算并复用静态键值来优化键值缓存，进一步提高了计算效率。

RMSNorm归一化

DeepSeekMoE采用RMSNorm替代传统LayerNorm，仅使用均方根统计进行输入缩放，这种简化设计不仅减少了计算量，还提升了训练稳定性。