MLA、MoE、MTP 三者结合，使 DeepSeek 既具备超⼤模型容量（因 MoE 稀疏扩张）和⾼训练效率 （因 MLA、MTP ），⼜能在⻓序列或复杂推理中保持性能不衰减。在有限算力与资金投入的前提下，DeepSeek 之所以能训练出与国际顶尖大模型相当、甚至在某些维度更具优势的模型，归功于其在数据、模型、系统、硬件这四大关键环节的系统性创新。c. 与传统多头注意力性能相当：实测显示，通过适

检索（Retrieval）：当用户提出问题时，系统会从外部的知识库中检索出与用户输入相关的内容。准备外部知识库：外部知识库可能来自本地的文件、搜索引擎结果、API 等等。这样，RAG 不仅依赖于模型本身的内在的、通过训练得到的知识，还能实时调用外部的信息进行补充。我们要构建的就是一个基于本地文件的外部知识库；通过 embedding 模型，对知识库文件进行解析：文本是由自然语言组成的，这种格式不利

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数据处理现状：当前基于Hive的离线数据仓库已经非常成熟，数据中台体系也基本上是围绕离线数仓进行建设。但是随着实时计算引擎的不断发展以及业务对于实时报表的产出需求不断膨胀，业界最近几年就一直聚焦并探索于两个相关的热点问题：实时数仓建设和大数据架构的批流一体建设。1实时数仓建设：实时数仓1.0传统意义上我们通常将数据处理分为离线数据处理和实时数据处理。对于实时处理场景，我们一般又可以分为两类，一类诸

检索（Retrieval）：当用户提出问题时，系统会从外部的知识库中检索出与用户输入相关的内容。准备外部知识库：外部知识库可能来自本地的文件、搜索引擎结果、API 等等。这样，RAG 不仅依赖于模型本身的内在的、通过训练得到的知识，还能实时调用外部的信息进行补充。我们要构建的就是一个基于本地文件的外部知识库；通过 embedding 模型，对知识库文件进行解析：文本是由自然语言组成的，这种格式不利

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