DeepSeek

DeepSeek是什麼

DeepSeek是幻方量化旗下的人工智能公司深度求索自主研發的開源大模型和AI智能助手，專注於通用人工智能（AGI）底層模型與技術的研發，探索AGI的實現路徑。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、數學和編程能力方面表現出色，訓練成本遠低於行業平均水平。應用廣泛，涵蓋智能對話、文本生成、語義理解、代碼生成等多個領域，支持聯網搜索、深度思考等功能。

DeepSeek

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、生活常識和技術問題等，支持多輪對話交互，理解上下文並給出連貫的回答。
文本創作：可以生成文章、故事、詩歌、報告、郵件等多種類型的文本內容。
語言翻譯：支持多種語言之間的互譯。
數據處理：能處理和清洗數據，進行統計分析。
可視化圖表生成：將數據轉化爲柱狀圖、折線圖、餅圖等直觀的可視化圖表。
代碼生成：根據自然語言描述生成代碼，支持多種編程語言。
代碼調試與優化：幫助開發者快速定位和解決問題。
數學計算與推理：DeepSeek 在數學計算和邏輯推理方面表現出色，能處理複雜的數學問題。
聯網搜索與實時信息獲取：通過聯網搜索功能，DeepSeek 可以實時抓取互聯網上的最新信息，幫助用戶獲取最新的數據和動態。
深度思考與複雜問題解決：深度思考模式（R1）能處理複雜的邏輯推理和多步分析問題。
智能客服與自動化服務：DeepSeek 可以集成到各種系統中，提供智能客服支持，提高服務效率。
大模型開發與管理：DeepSeek 提供大模型開發平台，支持模型訓練、管理、數據集管控等功能。

DeepSeek的開源模型

通用大語言模型
- DeepSeek-V3：採用混合專家（MoE）架構，總參數規模爲671B，激活參數37B。模型在數學、代碼等任務上表現優異，支持128K長上下文，生成速度達60 TPS。
- DeepSeek-V3-Base：與DeepSeek-V3架構相同，提供原生FP8權重，支持多種推理框架。

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推理優化模型
- DeepSeek-R1：基於DeepSeek-V3-Base訓練，通過強化學習優化推理能力，在數學、編程和自然語言推理任務中表現突出。
- DeepSeek-R1-Zero：未使用監督微調的強化學習模型，推理能力強大，但在可讀性等方面存在挑戰。
- DeepSeek-R1-Distill：基於DeepSeek-R1生成的推理數據對小型模型進行蒸餾優化，涵蓋1.5B、7B、8B、14B、32B和70B等不同規模。
- DeepSeek-R1-0528 ：是 DeepSeek 推出的最新版AI模型。模型基於 DeepSeek-V3-0324 訓練，參數量達 660B。核心亮點包括深度推理能力、優化的文本生成、獨特的推理風格及長達 30-60 分鐘的單任務處理能力。

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多模態模型
- DeepSeek-VL2：視覺與語言理解多模態模型，包含Tiny、Small和標準版，分別具有1.0B、2.8B和4.5B激活參數。
- Janus：多模態模型系列，專注於視覺與語言的結合。
垂直領域模型
- DeepSeek-Prover-V2：專爲數學定理證明設計，基於Lean 4編程語言實現形式化推理驗證。

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DeepSeek的技術優勢

混合專家（MoE）架構：DeepSeek-V3 採用 MoE 架構，總參數規模達到 671B，在實際運行中每個 token 僅激活 37B 參數。架構通過多頭隱式注意力（MLA）技術，將 Key-Value 緩存壓縮至傳統 Transformer 的 1/4，推理延遲大幅降低。
多令牌預測機制：DeepSeek-V3 採用多令牌預測（MTP）技術，一次性預測多個 token，提升了訓練效率和推理速度。
強化學習優化：DeepSeek-R1 通過強化學習飛輪進行訓練，構建了包含 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量上表現出色。
萬億 token 訓練體系：DeepSeek-V3 構建了涵蓋代碼、數學證明、多語言文獻等豐富內容的 14.8 萬億 token 語料庫，採用動態質量過濾機制，確保數據的高質量。
漸進式訓練：從 4K 上下文逐步擴展至 128K，內存佔用僅增加 18%，能適應更復雜的任務。
模型蒸餾技術：DeepSeek 可將百億參數模型壓縮至 10 億級而不顯著損失性能，能在邊緣設備（如低配手機、工業傳感器）上運行復雜 AI 任務。
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，適用於跨國交流和多語言文檔處理。
推理響應快：DeepSeek 的推理響應速度快，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：通過優化資源利用率，DeepSeek 讓開發者可以用更少的 GPU 訓練更大的模型，算力成本降低 60%。
端側部署優勢：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 AI 生態建設。
多模態融合：DeepSeek 可以融合衛星遙感、無人機巡檢、車載傳感器等多源數據，構建複雜的“數字孿生”模型。
低資源場景適應性：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精準識別。
開源特性：DeepSeek 的開源特性和低成本高性能優勢，降低了企業進入 AI 領域的門檻，推動了 AI 技術的普及。
通信優化：DeepSeek 開源的通信庫 DeepEP 可大幅提升數據傳輸效率，訓練提速 40%，跨服務器傳輸延遲顯著降低。

如何使用DeepSeek

使用方式
- 網頁版：訪問 DeepSeek 官網，無需下載，打開瀏覽器即可使用。
- App 版：在各大應用商店下載“DeepSeek APP”，安裝即可。
- 瀏覽器插件：在 Chrome 應用商店搜索“DeepSeek AI”並安裝。
功能模式
- 智能對話模式：用於日常問答、文案創作、內容優化等。
- AI 搜索模式：結合聯網搜索功能，實時查詢網上信息後給出回答。
- 文件閱讀模式：上傳文檔後，DeepSeek 可提取關鍵信息、總結內容。
- 深度思考模式：開啓後，模型會展示思考過程，適合解決複雜問題。
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：複雜問題拆分爲多個小問題，逐步深入。
- 使用關鍵詞：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。
- 知識庫構建：結合 RAGFlow 構建個人知識庫。
- 更多技巧：DeepSeek從入門到精通
本地部署：對於有數據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）
- 從官網下載模型文件。
- 安裝所需依賴庫和環境。
- 配置服務器，部署模型。
- 測試並優化模型性能。
DeepSeek 官方提示詞庫：是爲用戶提供的高效 AI 交互工具，涵蓋了代碼處理、文本生成、內容分類、翻譯等多個應用場景。提供了 13 種核心應用場景的提示詞，包括代碼改寫、代碼解釋、代碼生成、內容分類、結構化輸出、角色扮演、散文寫作、詩歌創作、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。

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DeepSeek的開源周項目

FlashMLA：針對 NVIDIA Hopper GPU 優化的多頭線性注意力解碼內核，支持可變長度序列處理。
- 突破：在 H800 GPU 上實現 580 TFLOPS 計算性能和 3000 GB/s 內存帶寬，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，降低開發者使用門檻，推動邊緣設備部署。
DeepEP ：專爲混合專家模型（MoE）設計的通信庫，優化節點間數據分發與合併。
- 突破：通過低延遲內核和通信-計算重疊技術，實現訓練速度提升 3 倍、延遲降低 5 倍，支持 FP8 低精度通信。
- 意義：挑戰英偉達 NCCL 生態，打破硬件與軟件耦合的技術壁壘。
DeepGEMM：基於 FP8 的高效矩陣乘法庫，專爲 MoE 模型優化。
- 突破：代碼僅 300 行，通過即時編譯（JIT）和 CUDA 核心雙層累加技術，實現 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，降低千億參數模型部署成本。
DualPipe & EPLB：創新雙向流水線並行算法（DualPipe）與動態負載均衡工具（EPLB）。
- 突破：通過任務交叉排布和專家模型動態複製，減少 GPU 空閒時間，優化資源利用率。
- 意義：重構 AI 訓練流程，提升工業級效率。
3FS：高性能分佈式文件系統，支持 RDMA 網絡和 SSD 存儲。
- 突破：實現 6.6 TB/s 讀取速度，加速海量數據訓練與推理階段的向量搜索。
- 意義：補全 AI 基礎設施的最後一塊拼圖，解決存儲瓶頸問題。
Smallpond：基於 3FS 的數據處理框架，支持輕量級、高性能的數據處理，可擴展至 PB 級數據集。
- 意義：基於 3FS 的高性能存儲和 DuckDB 的高效查詢能力，提供簡單易用的數據處理接口。