DeepSeek 是由?深度求索（DeepSeek）?公司開發(fā)的大語言模型（LLM）系列，目前主要包括?DeepSeek-V2?和?DeepSeek-V3?等版本。它屬于自研大模型，具有強(qiáng)大的?文本理解、代碼生成、數(shù)學(xué)推理、多輪對話等能力，并且免費(fèi)開放使用。

DeepSeek大模型在技術(shù)路線上的獨(dú)特之處，在于其采用了MoE（Mixture of Experts，混合專家）架構(gòu)。例如，DeepSeek-V3具有6710億參數(shù)，但每次推理只激活370億參數(shù)，這種機(jī)制通過動態(tài)選擇專家子模型，顯著降低了計(jì)算量，適合高效推理和多任務(wù)處理場景。此外，DeepSeek在14.8萬億token的數(shù)據(jù)上進(jìn)行了預(yù)訓(xùn)練，數(shù)據(jù)規(guī)模龐大，進(jìn)一步提升了其模型的泛化能力和準(zhǔn)確性。

DeepSeek并非特指某一種具體的模型，而是一個具有多種模式的大模型。具體來說，DeepSeek包含以下幾種主要模式：

1、基礎(chǔ)模型（V3）：

這是DeepSeek的標(biāo)配模式，也是其“日常助手”。該模式基于大量通用知識訓(xùn)練，能夠回答常見問題、寫文章、聊天等，甚至可以幫助用戶查菜譜、算賬等。

V3模式的特點(diǎn)是快速響應(yīng)，能夠立刻回答簡單問題，且多任務(wù)處理能力強(qiáng)大，可以寫詩、總結(jié)文章、翻譯語言、生成故事等。

此外，V3模式還擁有一個截止到2024年7月的通用知識庫，但需要注意，對于2024年7月以后的新聞或?qū)崟r信息，V3模式可能無法直接提供準(zhǔn)確回答。

2、深度思考模型（R1）：

R1模式是DeepSeek的“學(xué)霸模式”，專門用來解決那些需要復(fù)雜推理和深度思考的問題。它擅長邏輯推理、數(shù)學(xué)計(jì)算、編程等復(fù)雜任務(wù)。

R1模型具有660B的參數(shù)，并采用了后訓(xùn)練+RL強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法，能夠從多個角度分析問題，并給出經(jīng)過嚴(yán)密推理后的解答。

在使用R1模式時，用戶可以看到AI的思考步驟，比如解題過程，這使得答案更加透明和易于理解。

3、聯(lián)網(wǎng)搜索模式：

聯(lián)網(wǎng)搜索模式是DeepSeek的“實(shí)時小靈通”，能夠像人一樣上網(wǎng)查最新消息。該模式基于RAG（檢索增強(qiáng)生成）技術(shù)，使得DeepSeek不僅能依賴自己的知識庫，還能根據(jù)互聯(lián)網(wǎng)實(shí)時搜索相關(guān)內(nèi)容來回答問題。

因此，對于2024年7月以后的問題或需要最新信息的問題，聯(lián)網(wǎng)搜索模式能夠提供準(zhǔn)確的回答。

DeepSeek大模型作為AI大模型中的一員，在自然語言處理、圖像處理、視頻生成、自動駕駛、醫(yī)學(xué)影像分析、金融風(fēng)險(xiǎn)評估、智能客服、教育輔導(dǎo)等多個領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大的應(yīng)用潛力。例如，在自然語言處理領(lǐng)域，AI大模型廣泛應(yīng)用于對話系統(tǒng)、自動翻譯、語音識別、文本生成和語義分析等方面，幫助企業(yè)和個人提升溝通效率和信息處理能力。在醫(yī)學(xué)影像分析領(lǐng)域，AI大模型能夠精準(zhǔn)識別病癥特征，為醫(yī)生提供診斷參考，提升診斷準(zhǔn)確性和效率。在金融領(lǐng)域，AI大模型用于風(fēng)險(xiǎn)評估、欺詐檢測和股票預(yù)測，助力金融機(jī)構(gòu)提升決策能力和運(yùn)營安全性。

綜上所述，DeepSeek是一個具有多種模式的大模型，其中基礎(chǔ)模型（V3）適用于日常問題和快速響應(yīng)場景；深度思考模型（R1）適用于復(fù)雜推理和深度思考場景；聯(lián)網(wǎng)搜索模式則適用于需要最新消息或?qū)崟r信息的場景。用戶可以根據(jù)自己的需求選擇合適的模式來使用DeepSeek。

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