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DeepSeek
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DeepSeek是什么
DeepSeek是幻方量化旗下的人工智能公司深度求索自主研發(fā)的開源大模型和AI智能助手，專注于通用人工智能（AGI）底層模型與技術(shù)的研發(fā)，探索AGI的實現(xiàn)路徑。DeepSeek推出了多個開源大語言模型，如DeepSeek-V3和DeepSeek-R1，分別對標GPT-4o和OpenAI的o1模型。模型在推理、數(shù)學和編程能力方面表現(xiàn)出色，訓練成本遠低于行業(yè)平均水平。應(yīng)用廣泛，涵蓋智能對話、文本生成、語義理解、代碼生成等多個領(lǐng)域，支持聯(lián)網(wǎng)搜索、深度思考等功能。 
DeepSeek的主要功能
智能問答與對話：DeepSeek 能快速回答各類問題，涵蓋科學知識、歷史文化、生活常識和技術(shù)問題等，支持多輪對話交互，理解上下文并給出連貫的回答。
文本創(chuàng)作：可以生成文章、故事、詩歌、報告、郵件等多種類型的文本內(nèi)容。
語言翻譯：支持多種語言之間的互譯。
數(shù)據(jù)處理：能處理和清洗數(shù)據(jù)，進行統(tǒng)計分析。
可視化圖表生成：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為柱狀圖、折線圖、餅圖等直觀的可視化圖表。
代碼生成：根據(jù)自然語言描述生成代碼，支持多種編程語言。
代碼調(diào)試與優(yōu)化：幫助開發(fā)者快速定位和解決問題。
數(shù)學計算與推理：DeepSeek 在數(shù)學計算和邏輯推理方面表現(xiàn)出色，能處理復雜的數(shù)學問題。
聯(lián)網(wǎng)搜索與實時信息獲取：通過聯(lián)網(wǎng)搜索功能，DeepSeek 可以實時抓取互聯(lián)網(wǎng)上的最新信息，幫助用戶獲取最新的數(shù)據(jù)和動態(tài)。
深度思考與復雜問題解決：深度思考模式（R1）能處理復雜的邏輯推理和多步分析問題。
智能客服與自動化服務(wù)：DeepSeek 可以集成到各種系統(tǒng)中，提供智能客服支持，提高服務(wù)效率。
大模型開發(fā)與管理：DeepSeek 提供大模型開發(fā)平臺，支持模型訓練、管理、數(shù)據(jù)集管控等功能。
DeepSeek的開源模型
通用大語言模型
DeepSeek-V3：采用混合專家（MoE）架構(gòu)，總參數(shù)規(guī)模為671B，激活參數(shù)37B。模型在數(shù)學、代碼等任務(wù)上表現(xiàn)優(yōu)異，支持128K長上下文，生成速度達60 TPS。
DeepSeek-V3-Base：與DeepSeek-V3架構(gòu)相同，提供原生FP8權(quán)重，支持多種推理框架。
推理優(yōu)化模型
DeepSeek-R1：基于DeepSeek-V3-Base訓練，通過強化學習優(yōu)化推理能力，在數(shù)學、編程和自然語言推理任務(wù)中表現(xiàn)突出。
DeepSeek-R1-Zero：未使用監(jiān)督微調(diào)的強化學習模型，推理能力強大，但在可讀性等方面存在挑戰(zhàn)。
DeepSeek-R1-Distill：基于DeepSeek-R1生成的推理數(shù)據(jù)對小型模型進行蒸餾優(yōu)化，涵蓋1.5B、7B、8B、14B、32B和70B等不同規(guī)模。
DeepSeek-R1-0528 ：是 DeepSeek 推出的最新版AI模型。模型基于 DeepSeek-V3-0324 訓練，參數(shù)量達 660B。核心亮點包括深度推理能力、優(yōu)化的文本生成、獨特的推理風格及長達 30-60 分鐘的單任務(wù)處理能力。
多模態(tài)模型
DeepSeek-VL2：視覺與語言理解多模態(tài)模型，包含Tiny、Small和標準版，分別具有1.0B、2.8B和4.5B激活參數(shù)。
Janus：多模態(tài)模型系列，專注于視覺與語言的結(jié)合。
垂直領(lǐng)域模型
DeepSeek-Prover-V2：專為數(shù)學定理證明設(shè)計，基于Lean 4編程語言實現(xiàn)形式化推理驗證。
DeepSeek的技術(shù)優(yōu)勢
混合專家（MoE）架構(gòu)：DeepSeek-V3 采用 MoE 架構(gòu)，總參數(shù)規(guī)模達到 671B，在實際運行中每個 token 僅激活 37B 參數(shù)。架構(gòu)通過多頭隱式注意力（MLA）技術(shù)，將 Key-Value 緩存壓縮至傳統(tǒng) Transformer 的 1/4，推理延遲大幅降低。
多令牌預測機制：DeepSeek-V3 采用多令牌預測（MTP）技術(shù)，一次性預測多個 token，提升了訓練效率和推理速度。
強化學習優(yōu)化：DeepSeek-R1 通過強化學習飛輪進行訓練，構(gòu)建了包含 1.4 萬個虛擬場景的決策沙盒，增加了思維連貫性和可解釋性指標，使模型在學習效率和決策質(zhì)量上表現(xiàn)出色。
萬億 token 訓練體系：DeepSeek-V3 構(gòu)建了涵蓋代碼、數(shù)學證明、多語言文獻等豐富內(nèi)容的 14.8 萬億 token 語料庫，采用動態(tài)質(zhì)量過濾機制，確保數(shù)據(jù)的高質(zhì)量。
漸進式訓練：從 4K 上下文逐步擴展至 128K，內(nèi)存占用僅增加 18%，能適應(yīng)更復雜的任務(wù)。
模型蒸餾技術(shù)：DeepSeek 可將百億參數(shù)模型壓縮至 10 億級而不顯著損失性能，能在邊緣設(shè)備（如低配手機、工業(yè)傳感器）上運行復雜 AI 任務(wù)。
多語言支持：DeepSeek-V3 支持多達 83 種語言，在 XTREME-UR 評測中平均得分 89.4，適用于跨國交流和多語言文檔處理。
推理響應(yīng)快：DeepSeek 的推理響應(yīng)速度快，推理解碼階段延遲低至 163 微秒，比人類眨眼還快 5 倍。
算力成本降低：通過優(yōu)化資源利用率，DeepSeek 讓開發(fā)者可以用更少的 GPU 訓練更大的模型，算力成本降低 60%。
端側(cè)部署優(yōu)勢：DeepSeek 的輕量化版本能夠適配從低端到高端芯片的多種硬件，推動端側(cè) AI 生態(tài)建設(shè)。
多模態(tài)融合：DeepSeek 可以融合衛(wèi)星遙感、無人機巡檢、車載傳感器等多源數(shù)據(jù)，構(gòu)建復雜的“數(shù)字孿生”模型。
低資源場景適應(yīng)性：通過遷移學習和小樣本學習能力，DeepSeek 能在病害樣本少的場景下實現(xiàn)精準識別。
開源特性：DeepSeek 的開源特性和低成本高性能優(yōu)勢，降低了企業(yè)進入 AI 領(lǐng)域的門檻，推動了 AI 技術(shù)的普及。
通信優(yōu)化：DeepSeek 開源的通信庫 DeepEP 可大幅提升數(shù)據(jù)傳輸效率，訓練提速 40%，跨服務(wù)器傳輸延遲顯著降低。
如何使用DeepSeek
使用方式
網(wǎng)頁版：訪問 DeepSeek 官網(wǎng)，無需下載，打開瀏覽器即可使用。
App 版：在各大應(yīng)用商店下載“DeepSeek APP”，安裝即可。
瀏覽器插件：在 Chrome 應(yīng)用商店搜索“DeepSeek AI”并安裝。
功能模式
智能對話模式：用于日常問答、文案創(chuàng)作、內(nèi)容優(yōu)化等。
AI 搜索模式：結(jié)合聯(lián)網(wǎng)搜索功能，實時查詢網(wǎng)上信息后給出回答。
文件閱讀模式：上傳文檔后，DeepSeek 可提取關(guān)鍵信息、總結(jié)內(nèi)容。
深度思考模式：開啟后，模型會展示思考過程，適合解決復雜問題。
使用技巧
明確問題：清晰描述問題，避免模糊表達。
分步驟提問：復雜問題拆分為多個小問題，逐步深入。
使用關(guān)鍵詞：幫助模型更好地理解需求。
多輪對話：逐步深入探討某個話題。
角色扮演：模擬不同角色進行對話。
知識庫構(gòu)建：結(jié)合 RAGFlow 構(gòu)建個人知識庫。
更多技巧：DeepSeek從入門到精通
本地部署：對于有數(shù)據(jù)安全和隱私保護需求的用戶，DeepSeek 支持本地部署：（點擊獲取DeepSeek本地部署保姆級教程）
從官網(wǎng)下載模型文件。
安裝所需依賴庫和環(huán)境。
配置服務(wù)器，部署模型。
測試并優(yōu)化模型性能。
DeepSeek 官方提示詞庫：是為用戶提供的高效 AI 交互工具，涵蓋了代碼處理、文本生成、內(nèi)容分類、翻譯等多個應(yīng)用場景。提供了 13 種核心應(yīng)用場景的提示詞，包括代碼改寫、代碼解釋、代碼生成、內(nèi)容分類、結(jié)構(gòu)化輸出、角色扮演、散文寫作、詩歌創(chuàng)作、文案大綱生成、宣傳標語生成、模型提示詞生成和中英翻譯等。
DeepSeek的開源周項目
FlashMLA：針對 NVIDIA Hopper GPU 優(yōu)化的多頭線性注意力解碼內(nèi)核，支持可變長度序列處理。
突破：在 H800 GPU 上實現(xiàn) 580 TFLOPS 計算性能和 3000 GB/s 內(nèi)存帶寬，推理效率提升 2-3 倍。
意義：打破大廠對高效推理工具的壟斷，降低開發(fā)者使用門檻，推動邊緣設(shè)備部署。
DeepEP ：專為混合專家模型（MoE）設(shè)計的通信庫，優(yōu)化節(jié)點間數(shù)據(jù)分發(fā)與合并。
突破：通過低延遲內(nèi)核和通信-計算重疊技術(shù)，實現(xiàn)訓練速度提升 3 倍、延遲降低 5 倍，支持 FP8 低精度通信。
意義：挑戰(zhàn)英偉達 NCCL 生態(tài)，打破硬件與軟件耦合的技術(shù)壁壘。
DeepGEMM：基于 FP8 的高效矩陣乘法庫，專為 MoE 模型優(yōu)化。
突破：代碼僅 300 行，通過即時編譯（JIT）和 CUDA 核心雙層累加技術(shù)，實現(xiàn) 1.1-2.7 倍加速，最高性能達 1350 TFLOPS。
意義：推動低精度計算普及，降低千億參數(shù)模型部署成本。
DualPipe & EPLB：創(chuàng)新雙向流水線并行算法（DualPipe）與動態(tài)負載均衡工具（EPLB）。
突破：通過任務(wù)交叉排布和專家模型動態(tài)復制，減少 GPU 空閑時間，優(yōu)化資源利用率。
意義：重構(gòu) AI 訓練流程，提升工業(yè)級效率。
3FS：高性能分布式文件系統(tǒng)，支持 RDMA 網(wǎng)絡(luò)和 SSD 存儲。
突破：實現(xiàn) 6.6 TB/s 讀取速度，加速海量數(shù)據(jù)訓練與推理階段的向量搜索。
意義：補全 AI 基礎(chǔ)設(shè)施的最后一塊拼圖，解決存儲瓶頸問題。
Smallpond：基于 3FS 的數(shù)據(jù)處理框架，支持輕量級、高性能的數(shù)據(jù)處理，可擴展至 PB 級數(shù)據(jù)集。
意義：基于 3FS 的高性能存儲和 DuckDB 的高效查詢能力，提供簡單易用的數(shù)據(jù)處理接口。
DeepSeek的應(yīng)用場景
臨床輔助診斷：DeepSeek 可以整合患者的癥狀、病史和檢查結(jié)果，提供診斷建議，幫助醫(yī)生減少誤診和漏診。
?教育領(lǐng)域：幫助教師快速生成教學計劃和教案。為學生提供定制化的學習路徑和輔導。實時解答學生的數(shù)學、科學問題。
智能數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控：自動識別數(shù)據(jù)異常模式和偏差，實時提醒質(zhì)量問題。
自然語言數(shù)據(jù)查詢：將自然語言問題轉(zhuǎn)換為 SQL 查詢，降低數(shù)據(jù)分析的技術(shù)門檻。
內(nèi)容創(chuàng)作與辦公自動化：快速生成營銷文案、會議紀要等。支持多種編程語言的代碼生成和調(diào)試。快速制作演示文稿和表格。提供實時語音或文本翻譯，幫助跨語言溝通。
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