2025 DeepSeek自学手册:从理论到实践-ai呀蔡蔡-202502.pdf

DeepSeek自学手册核心内容总结
本手册旨在帮助读者全面了解DeepSeek模型,从理论到实践,涵盖了DeepSeek V3和R1的各个方面。
**1. DeepSeek V3 & R1 概述:**
* **DeepSeek V3:** 强大的MoE(混合专家)语言模型,在数学、代码等任务上表现出色,训练成本较低。其架构包括:
* **Multi-Head Latent Attention (MLA)**: 提升长文本处理效率。
* **DeepSeekMoE**: 提升模型性能和效率。
* **多Token预测(MTP)**:加速生成。
* **DeepSeek R1:** 擅长推理任务,性能比肩OpenAI o1,语言能力强。
**2. DeepSeek V3 训练:**
* **训练步骤:**
1. 无标注数据集,预训练大模型。
2. 基础大模型,然后通用精调。
3. 数据使用:
* 训练数据比例调整,扩大多语言覆盖。
* 推理数据:用于复杂推理任务。
* 非推理数据:用于创意写作、问答等。
* 基于规则的奖励模型:适用于明确规则的任务。
* 基于模型的奖励模型:适用于开放式任务。
* **性能:** 优于开源模型,接近GPT-4o,代码竞赛和数学推理表现突出。
**3. DeepSeek R1 训练:**
* **训练步骤:**
1. DeepSeek V3 Base,监督学习。
2. DeepSeek R1 Zero,强化学习(RL)。
3. R1 Zero 的问题:可读性差,语言混合。
4. 解决方式:
* 冷启动数据:用人工推理示例指导。
* 多阶段训练:结合写作、翻译数据,提升实用性。
* **模型蒸馏:** 将R1的推理能力“压缩”到更小模型中,降低成本,提高效率。
* **局限性:** 通用能力、语言混合、提示词工程、软件工程任务的挑战。
**4. 提示词技巧:**
* **R1 仍然有效的技巧:** 清晰具体、提供背景/规则、占位符标记、分解任务、提示词框架。
* **R1 需要注意的技巧:** 使用示例(视情况而定)、设定角色(视情况而定)、乔哈里视窗检视(仍然有效,但要理解适用场景)
* **R1 无效的技巧:** 逐步思考/COT。
**5. DeepSeek 应用场景:**
* **文本生成:** 文风转换、仿写、内容批量生成、行业调研分析、论文改写等。
* **代码生成:** 代码改写、注释、生成。
* **结构化输出:** JSON转化。
* **角色扮演:** 自定义人设、情景续写。
* **绘图:** 绘制思维导图、流程图、SVG矢量图、Photoshop 图片批量处理。
* **API应用:** 接入Word、WPS等文档软件,接入Obsidian、FastGPT等AI知识库,接入硬件。
* **自我探索与发现、乙游剧本等场景。**
**6. DeepSeek 的替代方案:**
* **在线服务:** 秘塔AI搜索、纳米AI搜索、硅基流动,国内大厂云服务。
* **本地部署:** 国内手机厂商、AI编程工具、海外产品。
* **设备配置要求:** 提供 DeepSeek R1 本地部署的设备配置要求。
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