本文深入探讨了DeepSeek在Transformer架构上的创新与进化，聚焦于多头潜注意机制（MLA）、混合专家模型（MoE）以及多标记预测（MTP）等关键技术。通过理论分析与代码实现，揭示了DeepSeek如何在计算效率与模型性能之间取得平衡。文章结合数学公式、伪代码和Python实现，详细剖析了DeepSeek V3的架构优化与训练策略，旨在为研究者和开发者提供从理论到实践的全面参考。本文不仅适合熟悉Transformer的读者，也为初学者提供了清晰的代码注释与解释。