大纲
- DeepSeek基础信息：DeepSeek是幻方量化2023年创立的大模型子公司，2024年1月发布DeepSeek LLM，2025年1月发布对标OpenAI o1正式版的高性能推理模型DeepSeek R1。
- DeepSeek R1特点：高性能，推理表现媲美OpenAI o1正式版；开源且公开训练技术；低成本，开发成本仅为OpenAI o1的2%左右。
- 使用DeepSeek的方式：普通用户用作生产力工具及技术尝鲜；开发者和企业用户注重访问稳定性和可扩展性，可通过官网、APP、API、本地部署、云平台等方式使用。
- DeepSeek R1核心技术
- 基座模型：V3模型参数与GPT-4大致在同一数量级，在14.8T token上预训练，R1基于V3开发。
- 变体：包括模型蒸馏、多阶段渐进训练、直接强化学习训练形成的不同变体。
- 训练技术路径：涉及具有多种奖励的强化学习、冷启动数据、监督微调、蒸馏等技术。
- DeepSeek R1技术贡献：验证“纯RL”技术路线可行性；推理时出现“啊哈时刻”，被视为走向AGI的重要一步；蒸馏小模型超越OpenAI o1 - mini，证明策略经济有效。
- DeepSeek技术发展
- 与OpenAI o1的区别：架构、训练方式、生态方面均不同。
- 进化方向：提升通用能力、优化提示工程、改善语言混合处理能力、提高软件工程任务效率。
- DeepSeek产品家族：涵盖LLM、多模态模型、架构开源等多类产品，各产品在不同时间发布且具有不同特性和优势。
- 学习资源：提供DeepSeek官网、51CTO官网AI专区、51CTO在线课程DeepSeek专区等学习资源，还有体系化学习方案。
中心思想
本文围绕DeepSeek展开，重点介绍其R1模型。阐述了DeepSeek的发展历程，R1模型在技术上的高性能、开源、低成本优势，核心技术及技术贡献，与OpenAI o1的差异，未来进化方向，梳理了产品家族，还提供相关学习资源，展现DeepSeek在大模型领域的成果、创新及发展潜力，为读者了解DeepSeek技术体系及应用场景提供全面指引 。
电子书下载地址：
通过网盘分享的文件：DeepDeek入门宝典-第一册-技术解析篇.pdf
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