合成生物学｜李明辰等：DeepSeek模型分析及其在AI辅助蛋白质工程中的应用

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，探讨其在AI蛋白质研究中的应用潜力。DeepSeek模型融合了多头潜在注意力机制、混合专家网络及其负载均衡、低精度训练等自主创新技术，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。文章还分析了DeepSeek技术在蛋白质语言模型中的应用局限性，包括扩展定律与涌现现象的验证问题、推理成本占比问题、数据屏障问题以及奖励函数设计的挑战。最后，文章展望了蛋白质语言模型在AI辅助蛋白质设计领域的未来发展。