|
||
|
DeepSeek模型分析及其在AI辅助蛋白质工程中的应用
合成生物学
2025, 6 (3):
636-650.
DOI:10.12211/2096-8280.2025-041
2025年年初，杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司发布并开源了其自主研发的DeepSeek-R1对话大模型。该模型具备极低的推理成本和出色的思维链推理能力，在多种任务上能够媲美甚至超越闭源的GPT-4o和o1模型，引发了国际社会的高度关注。此外，DeepSeek模型在中文对话上的优异表现以及免费商用的策略，在国内引发了部署和使用的热潮，推动了人工智能技术的普惠与发展。本文围绕DeepSeek模型的架构设计、训练方法与推理机制进行系统性分析，探讨其核心技术在AI蛋白质研究中的迁移潜力与应用前景。DeepSeek模型融合了多项自主创新的前沿技术，包括多头潜在注意力机制、混合专家网络及其负载均衡、低精度训练等，显著降低了Transformer模型的训练和推理成本。尽管DeepSeek模型原生设计用于人类语言的理解与生成，但其优化技术对同样基于Transformer模型的蛋白质预训练语言模型具有重要的参考价值。借助DeepSeek所采用的关键技术，蛋白质语言模型在训练成本、推理成本等方面有望得到显著降低。  View image in article
图5
增强蛋白质语言模型方法
正文中引用本图/表的段落
除优化蛋白质的训练和推理成本之外，还可以从其他多个层面提升蛋白质语言模型的性能。如图5所示，目前主流的研究方向主要集中在两个方面：引入外部知识增强蛋白质语言模型或者是通过改进内部的模型架构提升蛋白质语言模型的性能。以下对这两种方法做具体的分析。
本文的其它图/表
|
