deepseek 是什么东西

​DeepSeek是由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司研发的大语言模型,以​​低成本、高性能和推理能力强​​著称,其开源策略和多场景应用能力使其在AI领域引发广泛关注。​

DeepSeek的核心优势在于创新的算法优化和技术架构。通过混合专家模型(MoE)和深度学习技术,DeepSeek大幅降低了训练成本,其中R1模型仅用560万美元即达到国际顶尖水平,性能与OpenAI的o1模型相当。其技术架构包含MLA(多头潜在注意力)和MoE(混合专家),在处理复杂任务时展现出高效的内存管理和计算能力。

DeepSeek的应用场景覆盖多个行业。在学术研究中,它整合学术资源,快速提取文献关键信息并生成摘要,显著提升科研效率。日常生活中,它支持智能日程管理、生活服务和出行规划,如根据用户需求推荐餐厅、规划旅行路线等。它还具备推理能力,能解析数学问题、优化代码,并通过深度思考模式展示推理过程,确保答案的准确性。

DeepSeek的开源策略推动技术普惠。R1及后续模型的免费商用和开放文档降低了开发者门槛,吸引全球社区参与优化。其推理能力不仅限于文本,还可结合图像识别、文件解析,例如识别图片文字、扫描文档内容,适配多模态任务需求。

作为现象级AI工具,DeepSeek凭借技术突破与实用性重构了人机协作模式。尽管面临数据隐私等挑战,但其持续迭代的模型与多样化应用场景,正在重新定义AI在个人生活与产业升级中的价值方向。

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deepseek是如何训练出来的

‌DeepSeek的训练过程结合了大规模数据预处理、混合架构设计和多阶段优化策略,其核心亮点包括:采用数万亿token的高质量语料、基于MoE(混合专家)的高效参数利用技术,以及从监督微调到RLHF的全流程对齐方法。 ‌ ‌数据构建与清洗 ‌ 训练数据覆盖多语言文本、代码和学术文献,通过去重、毒性过滤和质量评分筛选出高质量内容。采用渐进式数据分布策略,在预训练不同阶段动态调整数据配比

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