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DeepSeek简介

DeepSeek（深度求索）成立于2023年7月，由国内知名量化资管公司幻方量化创立。它是一家专注于通用人工智能（AGI）的中国科技公司，主攻大模型研发与应用。DeepSeek致力于通过先进的技术手段推动各行各业的智能化转型，以自然语言处理（NLP）、机器学习、深度学习等核心技术为基础，开发了一系列高效、智能的解决方案。

核心技术与产品

• 自然语言处理（NLP）：DeepSeek在NLP领域拥有深厚的技术积累，能够实现文本分析、语义理解、情感分析、机器翻译等多种功能，广泛应用于智能客服、内容生成、信息检索等场景。

• 深度学习与机器学习：公司利用深度学习与机器学习技术，开发了高效的模型训练与优化算法，能够处理海量数据并从中提取有价值的信息，为个性化推荐、预测分析、图像识别等应用提供了强大支持。

• 智能对话系统：推出了基于NLP技术的智能对话系统，支持多轮对话、上下文理解以及个性化交互，可应用于智能助手、虚拟客服、教育辅导等领域。

• 行业解决方案：为不同行业量身定制智能化解决方案，例如教育领域的智能教学助手、个性化学习推荐系统；医疗领域的医学文本分析、智能诊断辅助系统；金融领域的风险预测、智能投顾、自动化客服；零售领域的智能推荐、库存优化、客户行为分析等。

• 关键技术创新：DeepSeek采用了新型多头潜在注意力机制（MLA架构），显存占用仅为传统架构的5%-13%。同时，其DeepSeekMoESparse结构优化了计算量。

主要模型

• DeepSeek-LLM通用大语言模型：基于自研训练框架、自建智算集群和万卡算力等资源，DeepSeek团队仅用半年时间便发布了该模型。

• DeepSeek-Coder代码大模型：由一系列代码语言模型组成，每个模型均从零开始在2万亿token上训练，数据集包含87%的代码和13%的中英文自然语言。代码模型尺寸从1B到33B版本不等。

• DeepSeekMath：以DeepSeek-Coder-v1.5 7B为基础，继续在从Common Crawl中提取的数学相关token以及自然语言和代码数据上进行预训练，训练规模达5000亿token。DeepSeekMath 7B在竞赛级MATH基准测试中取得了51.7%的优异成绩。

• DeepSeek-MoE：2024年1月，DeepSeek率先开源国内首个MoE大模型。

使用技巧与教程

• 使用技巧：DeepSeek的使用技巧包括扔掉提示词模板的正确方式、让其“说人话”的方法、深度思考技能、强大文风转换器运用，以及使用禁区。例如，可以通过模仿经典作家的文风来撰写文章，但要注意其更适合模仿经典作家，且不要期待100%还原。

• 教程资料：全网有许多关于DeepSeek的教程资料，如《DeepSeek从入门到精通》、《DeepSeek 15天指导手册——从入门到精通》、《DeepSeek使用指南》、《DeepSeek-30个喂饭指令》、《如何使用Deepseek Al进行超级降维知识输出》等。清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心元宇宙文化实验室还发布了长达104页的DeepSeek使用手册。

开源与开放特性

• 开源模型：DeepSeek将R1的部分模型进行开源，最小的模型只有1.5B参数，适合个人开发者进行实验和开发。

• 思维链全开放：R1的思维链是完全开放的，用户可以看到模型进行推理时的每一步逻辑。

• 训练技术全部公开：DeepSeek采用了RL（强化学习）技术，通过极少的标注数据提高了推理能力，所有的训练技术都是公开的。

应用场景

DeepSeek可以直接面向用户，提供智能对话、文本生成、语义理解、计算推理、代码生成补全等应用场景，支持联网搜索与深度搜索模式，同时支持文件上传，能扫描读取各类文件及图片中的文字内容。此外，DeepSeek还被广泛应用于教育、医疗、金融、零售等多个领域