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我們該如何看待DeepSeek_what_how_why and next,AI變?yōu)槿裆a(chǎn)力,推動社會生產(chǎn)效率變革

來源:湖南大學(xué)      編輯:創(chuàng)澤      時間:2025/3/13      主題:其他   [加盟]

1. What:DeepSeek是什么?

定位:

DeepSeek-R1是國內(nèi)開源推理大模型,具備**思維鏈(Chain-of-Thought)**能力,能通過分步推理解決復(fù)雜問題(如數(shù)學(xué)、邏輯題)。

相比傳統(tǒng)生成式模型(如ChatGPT),其優(yōu)勢在于準(zhǔn)確性高、價格低廉、訓(xùn)練高效,且支持本地部署。

核心亮點(diǎn):

價格“屠夫”:API成本僅為OpenAI同類模型的1/10,網(wǎng)頁聊天免費(fèi)。

純國產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新:模型架構(gòu)(如MoE、MLA)和訓(xùn)練方法(Rule-based Reward)實(shí)現(xiàn)高效推理。

性能L先:在數(shù)學(xué)、代碼生成等任務(wù)中超越國際主流模型(如GPT-4)。

用戶普及快:7天用戶破億,打破ChatGPT記錄,推動AI技術(shù)“飛入尋常百姓家”。

2. How:如何使用DeepSeek?

應(yīng)用場景:

生成與創(chuàng)作:寫代碼、論文、詩歌,設(shè)計科普講稿,輔助編譯原理書稿。

數(shù)據(jù)分析:整理信息(如公務(wù)員錄用數(shù)據(jù))、行業(yè)報告生成。

咨詢與決策:研究方向建議、心理咨詢、行程規(guī)劃。

方法論:

思維方法:拆分任務(wù)、結(jié)合外部數(shù)據(jù)(RAG)、多次迭代調(diào)優(yōu)。

注意事項:

模型存在局限性(如知識截止日期、無法處理多模態(tài)數(shù)據(jù)、上下文長度限制)。

需結(jié)合聯(lián)網(wǎng)搜索、知識庫及其他工具(如智能體)提升結(jié)果可靠性。

3. Why:DeepSeek為何有效?

技術(shù)基礎(chǔ):

Transformer架構(gòu):通過Embedding、Attention機(jī)制(多頭注意力)、MLP實(shí)現(xiàn)上下文理解與推理。

規(guī)模效應(yīng):參數(shù)規(guī)模(671B)與數(shù)據(jù)量(數(shù)萬億Token)的擴(kuò)大帶來“涌現(xiàn)”能力(如跨語言任務(wù)遷移)。

發(fā)展歷程:

從早期跟隨LLaMA開源模型,到通過MoE架構(gòu)(混合專家模型)、FP8訓(xùn)練等創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)技術(shù)突破。

訓(xùn)練中結(jié)合監(jiān)督微調(diào)(SFT)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RL),優(yōu)化推理對齊與效率。

4. Next:未來關(guān)注方向

生態(tài)爆發(fā):

行業(yè)應(yīng)用:醫(yī)療、教育、交通等L域需結(jié)合垂直場景開發(fā)工具。

關(guān)鍵技術(shù):

國產(chǎn)AI芯片與高性能互連:突破NV算力壟斷,降低訓(xùn)練與推理成本。

開放平臺與知識庫服務(wù):構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化接口與數(shù)據(jù)生態(tài),降低開發(fā)門檻。

人才培養(yǎng):亟需精通系統(tǒng)軟件(如推理引擎、訓(xùn)練框架)的復(fù)合型人才。

趨勢判斷:

量變到質(zhì)變:DeepSeek推動AI從“精英工具”變?yōu)椤叭裆a(chǎn)力”,可能引發(fā)新一輪技術(shù)革命。

總結(jié)

陳果教授強(qiáng)調(diào),DeepSeek代表國產(chǎn)大模型的重大突破,但其價值不僅限于技術(shù)本身,更在于降低AI使用門檻,推動社會生產(chǎn)效率變革。用戶需理性看待其能力邊界,善用思維方法與工具組合,同時關(guān)注國產(chǎn)芯片、開放生態(tài)等關(guān)鍵L域的發(fā)展。



附件:我們該如何看待DeepSeek_what_how_why and next,AI變?yōu)槿裆a(chǎn)力,推動社會生產(chǎn)效率變革






2025DeepSeek爆火詳細(xì)報告,低價與免費(fèi)策略,技術(shù)創(chuàng)新,智能體爆發(fā)

低價API和免費(fèi)使用吸引大量用戶,市場份額快速擴(kuò)張;高效訓(xùn)練架構(gòu)(如“螢火”集群)、專家模型架構(gòu)、DualPipe算法等突破;智能體爆發(fā):各行業(yè)應(yīng)用生態(tài)繁榮,如醫(yī)療、金融、內(nèi)容創(chuàng)作等

DeepSeek從入門到精通干貨 7大場景+50大案例+全套提示詞,在日常生活、家庭教育、職場工作、創(chuàng)業(yè)經(jīng)營、自媒體創(chuàng)作等多個場景中發(fā)揮重要作用

日常生活中可用于寫演講稿,制定旅游攻略等;職場中能整理會議紀(jì)要,寫代碼,做數(shù)據(jù)分析等;自媒體人可用其寫脫口秀段子,詩歌等,DeepSeek可進(jìn)行個股分析,板塊投資分析,市場行情分析,還能輔助構(gòu)建量化交易模型

詳解DeepSeek:模型訓(xùn)練,優(yōu)化及數(shù)據(jù)處理的技術(shù)精髓,采用MLA多層注意力架構(gòu),推理速度提升3倍

DeepSeek采用MLA多層注意力架構(gòu),改進(jìn)了傳統(tǒng)多頭注意力(MHA)機(jī)制,單卡就能支持千億參數(shù)模型部署,推理速度提升3倍以上,通過FP8量化技術(shù)壓縮訓(xùn)練能耗70%

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DeepSeek包括生成模型 V3 和推理模型 R1,基于上下文預(yù)測下一個 token,使用通用公式,激發(fā)深度思考等,提升對話質(zhì)量,適用于推理密集型任務(wù),教育與知識應(yīng)用,文檔分析,開放領(lǐng)域問答寫作等場景

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美國在 GenAI領(lǐng)域的領(lǐng)先地位正在被中國迎頭趕上,AI 供應(yīng)鏈格局將被重塑;開放權(quán)重模型正在推動基礎(chǔ)模型層商品化,為應(yīng)用開發(fā)者帶來新機(jī)遇;擴(kuò)大規(guī)模并非通往 AI 進(jìn)步的唯一途徑
 
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