DeepSeek

DeepSeek的核心优势是什么？

智能化

DeepSeek能够理解复杂的问题，并提供精准的解决方案。它通过深度学习和自然语言处理技术，能够理解用户的需求并提供个性化的建议。

多功能性

DeepSeek在多个领域都有广泛的应用，包括学习、工作和生活。它可以用作学习助手、编程助手、写作助手、生活助手和翻译助手等，满足用户在不同场景下的需求。

易用性

DeepSeek通过自然语言交互，用户无需学习复杂的操作即可与模型进行对话。这种交互方式使得用户能够轻松地获取所需的信息和服务。

低成本

DeepSeek的训练和推理成本较低，打破了传统N卡垄断，降低了大模型的使用门槛。这使得更多的企业和个人能够使用高性能的AI服务。

高效率

DeepSeek在推理能力和响应速度上表现出色，能够快速处理复杂的查询和任务，提供准确的答案和解决方案。

开源生态

DeepSeek采用了开源策略，吸引了大量开发者和研究人员的参与，推动了AI技术的发展和应用。

本地部署优势

DeepSeek支持本地部署，确保数据隐私和安全，同时提供更高的性能和稳定性，适合对数据安全要求较高的企业和机构。

DeepSeek的开源策略是什么？

全栈开源

DeepSeek将模型权重、训练框架及数据管道全部开源，采用MIT许可证，允许用户自由使用、修改和商业化。

降低行业门槛

通过开源，DeepSeek降低了中小企业和个人开发者的使用成本，使得他们能够以较低的成本进行模型微调和应用开发。

构建开发者社区

DeepSeek的开源策略吸引了大量开发者参与，形成了一个活跃的社区，推动了技术的快速迭代和创新。

推动生态建设

DeepSeek与多家芯片企业合作，优化模型在国产芯片上的推理效率，推动AI生态的建设。

教育与培训

DeepSeek还通过开源课程体系，培养具备全栈AI开发能力的复合型人才，推动AI技术的普及和应用。

DeepSeek的技术特点是什么？

深度学习

DeepSeek通过大量的数据训练，学会了如何理解和处理复杂的问题，提供个性化的建议和解决方案。

自然语言处理（NLP）

DeepSeek能够理解人类的语言，无论是中文、英文还是其他语言，支持自然方式的对话。

知识图谱

DeepSeek存储了大量的结构化知识，能够快速找到相关信息，提供精准的答案。

混合专家模型（MoE）

DeepSeek采用了MoE框架，通过训练多个专家模型，并根据输入数据的特征动态选择最合适的专家模型进行处理，从而实现对复杂任务的高效处理。

多头潜在注意力机制（MLA）

DeepSeek的MLA技术显著降低了模型推理成本，通过减少对KV矩阵的重复计算，提高了模型的运行效率。

大规模强化学习

DeepSeek通过大规模强化学习技术，增强了模型的推理能力和泛化能力，能够在多个领域中表现出色。

开源生态

DeepSeek进行了开源，吸引了大量开发者参与优化和定制，推动了技术的普及和应用。

DeepSeek的算法原理是什么？

混合专家模型（MoE）

DeepSeek采用MoE架构，训练多个专家模块，每个专家针对特定的数据分布或任务进行优化。通过门控机制动态选择最合适的专家模块进行处理，从而提高模型的推理能力和效率。

大规模强化学习

DeepSeek使用强化学习框架（如GRPO）来提升模型在推理任务中的性能。通过强化学习，模型能够在没有监督数据的情况下自我演化，提升推理能力。例如，DeepSeek-R1通过数千步强化学习，在AIME 2024基准测试中的表现大幅提升。

拒绝采样（Rejection Sampling）

在训练过程中，DeepSeek采用拒绝采样方法，只保留最优质的推理答案用于后续训练，从而提升整体推理能力。这种方法使得模型能够逐步学会生成更高质量的推理链。

知识蒸馏（Knowledge Distillation）

DeepSeek通过知识蒸馏技术，让小模型从大模型中学习推理能力，从而在保持较低计算成本的同时，提升小模型的推理性能。

DeepSeek在多模态任务上的表现如何？

多模态理解能力

DeepSeek的多模态模型能够同时处理和理解视觉与文本数据。例如，在处理减肥饮品推荐的任务时，DeepSeek能够精确地识别图像中的饮品款数和名称，并结合文本信息推荐适合减脂的饮品，如“低糖原味豆奶”和“原味豆奶”。

模态穿透与推理能力提升

通过多模态训练，DeepSeek不仅在视觉理解任务上表现优异，还在文本模态任务上有所提升。例如，在ARC-Challenge（5-shot）测试中，DeepSeek的成绩从单模态的21.4提升到了多模态的40.5，显示出模态穿透对模型推理能力的增强效果。

跨模态融合与协同输出

DeepSeek的多模态模型具备强大的跨模态穿透与融合感知能力，能够通过结合世界知识与上下文学习，实现多种模态（如图像、文本、音频、视频等）的高效推理与协同输出。

全模态对齐框架

DeepSeek团队提出了Align-Anything框架，致力于使全模态大模型与人类意图和价值观对齐。该框架支持任意模态的输入与输出，具备高度的模块化、扩展性和易用性，进一步提升了多模态任务的处理能力。

DeepSeek如何构建知识库？

明确知识框架的核心逻辑

首先，用户需要明确知识库的核心逻辑，通常采用“先框架，后填充，最后优化”的方式。例如，可以输入“帮我搭建一个[你领域]的知识框架，包含学习、应用和未来趋势三个维度。”通过DeepSeek生成的初步框架，用户可对框架进行细化，深化某些特别重要的章节。

高效收集和整理内容

DeepSeek的一大优点是可以通过爬取和分析内容。用户可以将平时在公众号、网页、论文中看到的重要内容存入DeepSeek。使用爬虫功能自动抓取行业资讯，例如：“帮我抓取最近一周内关于[你的领域]的热点文章，并按照主题整理成文档。”将爬取到的内容用GPT提取摘要，并按照框架中的分类存档。

联动其他工具提升效率

DeepSeek可以与其他工具联动使用，例如与飞书结合，将整理好的知识模块直接导入飞书文档，用于团队协作。还可以与Notion结合，生成Notion目录模板，用于展示知识框架。此外，DeepSeek的图谱功能可以将内容以“主题—分类—细节”的层级呈现，直观展示每个主题下的分类和内容。

持续优化知识库

定期复盘是知识管理的一部分，用户可以每周用DeepSeek生成一份“知识库更新报告”，总结新增内容和未覆盖的主题，确保知识库的持续优化

DeepSeek的模型架构是什么？

混合专家模型（MoE）

DeepSeek的MoE架构通过将模型分成多个专家，并在每个特定任务中只激活少量合适的专家，从而在推理过程中减少参数量，提升效率。DeepSeek-V3对MoE框架进行了重要创新，新框架包含细粒度多数量的专业专家和更通用的共享专家。

多头潜在注意力机制（MLA）

MLA是DeepSeek最关键的技术突破之一，它显著降低了模型推理成本。MLA通过低秩压缩技术减少了推理时的Key-Value缓存，显著提升了推理效率。

DeepSeekMoE架构

DeepSeekMoE架构融合了专家混合系统(MoE)、多头潜在注意力机制(MLA)和RMSNorm三个核心组件。通过专家共享机制、动态路由算法和潜在变量缓存技术，该模型在保持性能水平的同时，实现了相较传统MoE模型40%的计算开销降低。

训练方式

DeepSeek采用了基于大规模强化学习（RL）与高质量合成数据（Synthetic Data）结合的技术路径，可在不依赖标注数据、监督微调（SFT）的情况下，获得高水平推理能力。

数据策略

DeepSeek采用高质量合成数据的数据策略与其训练方式、推理任务相匹配，极大降低了数据成本。

DeepSeek的混合专家模型(MoE)是如何工作的？

专家模块划分

DeepSeek训练多个专家模块，每个专家针对特定的数据分布或任务进行优化。例如，在自然语言处理任务中，可以分别训练专家来处理不同语言或特定领域的文本（如法律、医学、科技）。

动态专家激活

MoE采用“门控机制”，根据输入数据特征动态选择一部分专家模块进行激活。例如，当输入文本包含金融术语时，系统优先激活金融专家模块；处理多模态任务时，若输入包含图像，则激活图像处理专家，同时结合文本处理专家进行特征融合。

协同计算与专家融合

不同专家可协同处理复杂任务，DeepSeek采用信息路由机制，使多个专家协同工作。例如，在跨语言翻译任务中，DeepSeek可先使用语法专家理解源语言句法结构，再由目标语言专家进行流畅度优化。

专家共享机制

DeepSeek引入了专家共享设计，部分专家在不同令牌或层间共享参数，减少模型冗余并提升性能。

多头潜在注意力机制（MLA）

MLA机制引入潜在向量用于缓存自回归推理过程中的中间计算结果，降低了生成任务中的浮点运算量，并通过预计算并复用静态键值来优化键值缓存，进一步提高了计算效率。

RMSNorm归一化

DeepSeekMoE采用RMSNorm替代传统LayerNorm，仅使用均方根统计进行输入缩放，这种简化设计不仅减少了计算量，还提升了训练稳定性。

DeepSeek如何实现知识图谱？

确定核心主题

首先，明确知识图谱的核心主题，并输入相关提示词，让DeepSeek生成初步的知识框架。

细化分类

根据生成的初步框架，进一步细化每个模块的内容，输入更具体的提示词，让DeepSeek完善每个子模块的内容。

优化框架

检查每个模块之间的逻辑关系，确保知识体系的连贯性和完整性。

高效收集和整理内容

利用DeepSeek的爬虫功能收集相关内容，并使用其分类和摘要功能对内容进行整理。

生成可视化知识图谱

将知识框架整合成可视化知识图谱，直观展示知识之间的关系。

DeepSeek与ChatGPT的区别是什么？

研发背景与技术特点：

• DeepSeek：由中国的DeepSeek团队开发，采用混合专家（MoE）架构，结合了多个专家模型的优点，能够动态选择最合适的专家模型进行处理，适合处理复杂任务。
• ChatGPT：由OpenAI开发，基于Transformer架构，支持多模态输入，具有强大的自然语言处理能力，能够模拟人类对话。

功能与应用场景：

• DeepSeek：在金融、医疗、代码生成等垂直领域表现出色，支持私有化部署和企业知识图谱融合，适合企业级应用。
• ChatGPT：适用于广泛的文本生成与对话任务，提供创意灵感，支持语音识别等多种功能，广泛应用于教育、客服等领域。

中文处理能力：

• DeepSeek：针对中文语境进行了深度优化，能够更好地理解中文语法和文化背景，适合中文用户使用。
• ChatGPT：虽然支持多种语言，但在中文处理上不如DeepSeek地道，更像是“外国人学中文”。

成本与部署：

• DeepSeek：训练和推理成本较低，支持本地部署，硬件要求降低60%，适合资源有限的企业。
• ChatGPT：训练成本高，需要强大的算力支持，适合有充足资源的用户和机构。

开源与生态：

• DeepSeek：采用开源策略，吸引了大量开发者参与优化和定制，推动了技术的普及和应用。
• ChatGPT：由OpenAI主导，主要通过API和生态合作覆盖全球开发者与企业用户。

市场定位与用户群体：

• DeepSeek：专注于高效能、低成本、企业级AI解决方案，适合需要快速部署和定制化服务的用户。
• ChatGPT：面向全球用户，提供通用人工智能服务，适合需要广泛语言支持和多模态能力的用户。

DeepSeek与ChatGPT相比有哪些优势？

编程能力

DeepSeek在编程辅助领域表现出色，支持多种编程语言，能够生成高质量的代码，并且在代码生成和理解能力上超过了ChatGPT。

成本效益

DeepSeek的训练和推理成本远低于ChatGPT，使其在性价比上具有明显优势。

本地化优化

DeepSeek针对中文市场进行了深度优化，能够更好地理解中文语法和文化背景，适合中文用户使用。

开源生态

DeepSeek采用了开源策略，吸引了大量开发者参与优化和定制，推动了技术的普及和应用。

推理速度

在某些任务上，DeepSeek的推理速度比ChatGPT快40%，响应更迅速。

垂直领域应用

DeepSeek在数学推理和代码生成等垂直领域具有更强的实力，能够提供更精准的答案和建议。

长上下文支持

DeepSeek支持长上下文窗口，能够有效分析大规模代码库，支持跨文件代码分析与优化。

DeepSeek-V3与DeepSeek-V2的主要区别是什么?

模型规模与参数：

• DeepSeek-V3：拥有6710亿参数，每个token激活370亿参数，参数总量和激活参数量均显著增加。
• DeepSeek-V2：共有2360亿总参数，每个标记激活210亿参数，参数规模相对较小。

训练数据规模：

• DeepSeek-V3：在14.8万亿个高质量且多样的token上进行预训练，训练数据规模大幅增加。
• DeepSeek-V2：训练数据规模未明确提及，但已知其在多个基准测试中表现出色。

模型架构：

• DeepSeek-V3：采用了多头潜在注意力（MLA）和DeepSeekMoE架构，引入了无辅助损失的负载均衡策略和多标记预测训练目标，进一步优化了模型性能。
• DeepSeek-V2：采用混合专家（MoE）架构，通过细粒度的专家分配和共享专家机制实现经济高效的训练。

推理速度与性能：

• DeepSeek-V3：生成吐字速度从20TPS大幅提高至60TPS，相比V2.5模型实现了3倍的提升，性能表现更加出色。
• DeepSeek-V2：最大生成吞吐量达到了5.76倍，远超其他模型，但在长上下文理解和复杂任务处理方面略逊于V3。

适用场景：

• DeepSeek-V3：适用于需要处理复杂任务的场景，如长上下文理解、代码生成和数学推理等。
• DeepSeek-V2：适用于需要高性能且资源受限的场景，如实时对话系统、代码生成和数学问题解答等。

DeepSeek的训练过程中如何高效利用数据？

数据清洗和筛选

DeepSeek采用了专有的数据过滤算法，实施了多层次的质量控制，确保训练数据的高质量。这包括识别和删除重复内容，筛除低质量内容，如格式错误的数据和不完整的文本片段。

多Token预测（MTP）

DeepSeek引入了多Token预测技术，使得模型在训练过程中可以同时预测多个连续位置的token。这种并行预测机制不仅提高了训练效率，还增强了模型对token之间依赖关系的捕捉能力。

混合专家模型（MoE）

DeepSeek采用了MoE架构，通过动态调度机制，只激活部分专家模型来处理特定任务，从而节省计算资源并提高训练效率。

动态序列长度调整

DeepSeek的模型能够动态调整序列长度，更好地处理不同长度的输入，优化了数据的使用效率。

数据增强和课程学习

DeepSeek通过数据增强技术和课程学习方法，进一步提升了训练过程中的数据利用效率。

DeepSeek如何实现跨模态融合？

多模态模型架构

DeepSeek采用了多头潜在注意力机制（MHLA）和专家混合模型（MoE），这些架构能够有效处理和理解多种模态的数据，如文本、图像和音频。

全模态对齐框架

DeepSeek团队提出了Align-Anything框架，旨在使全模态大模型与人类意图和价值观对齐。该框架支持任意模态的输入与输出，具备高度的模块化、扩展性和易用性，进一步提升了多模态任务的处理能力。

模态穿透与推理能力提升

通过多模态训练，DeepSeek不仅在视觉理解任务上表现优异，还在文本模态任务上有所提升。例如，在ARC-Challenge（5-shot）测试中，DeepSeek的成绩从单模态的21.4提升到了多模态的40.5，显示出模态穿透对模型推理能力的增强效果。

跨模态任务处理

DeepSeek能够通过结合世界知识与上下文学习，实现多种模态（如图像、文本、音频、视频等）的高效推理与协同输出。

DeepSeek在代码生成任务上的具体表现如何？

高准确率

DeepSeek Coder V2在HumanEval基准测试中，代码生成准确率达到了90.2%，超过了GPT-4-Turbo和Claude 3 Opus8。

多语言支持

DeepSeek Coder支持338种编程语言，包括Python、Java、Rust等，生成速度比GPT-4快20%。

复杂任务处理

在SWEBench（复杂代码任务测试）中，DeepSeek Coder首次实现开源模型得分超过10%，展现了其在处理复杂代码任务上的强大能力。

创新训练方法

DeepSeek Coder采用了Fill-In-Middle（FIM）训练方法，通过随机分割代码为前缀、中间和后缀，训练模型填补中间缺失部分，增强了代码补全能力。此外，还进行了Repo-Level预训练，提升了项目级代码生成能力。

强化学习优化

采用GRPO（Group Relative Policy Optimization）算法对齐人类偏好，结合编译器反馈和测试用例优化代码正确性。

开发者生态与应用场景

DeepSeek Coder完全开源（MIT协议），支持免费商用和二次开发。其API定价极具竞争力，输入成本仅0.27美元/百万tokens（缓存命中时低至0.07美元），远低于GPT-4的18美元。

DeepSeek在AI领域的“突围”体现在哪些方面？

技术创新

DeepSeek通过自研的混合专家模型（MoE）和多头潜在注意力机制（MLA）等先进技术，显著提升了模型的计算效率和推理能力。这些创新使得DeepSeek在性能上与OpenAI的GPT系列模型不相上下，甚至在某些任务上表现更为出色。

低成本训练

DeepSeek的训练成本极低，例如DeepSeek-R1的训练成本仅为557.6万美元，而GPT-4的训练成本则高达数十亿美元。这种低成本的优势使得DeepSeek能够在资源有限的情况下实现高性能，打破了传统AI领域“规模至上”的观念。

开源生态

DeepSeek采用开源策略，发布了多个开源模型，如DeepSeek-R1和DeepSeek-V3。这种开放性不仅降低了技术门槛，还促进了全球开发者社区的参与和创新，推动了AI技术的普及和应用。

中文语境优化

DeepSeek针对中文语境进行了深度优化，能够更好地理解中文语法和文化背景，提供更自然、更准确的中文处理能力。这使得DeepSeek在国内市场具有显著优势。

多模态能力

DeepSeek通过多模态模型（如Janus-Pro）展示了其在图像、文本等多模态任务上的强大能力，进一步拓展了AI技术的应用场景。

工程优化

DeepSeek团队在工程实现上展现了强大的优化能力，例如通过直接操控GPU指令集（PTX汇编语言）来最大化芯片算力效用，这种“硬突破”对传统AI硬件生态产生了深远影响。

DeepSeek在数学、代码生成和自然语言推理等任务上的表现如何？

数学推理

DeepSeek在数学推理任务上表现优异，尤其是在解决复杂数学问题时，准确率更高，推理思路也更出色。例如，DeepSeek-R1在AIME数学竞赛中获得了79.8%的成绩，略高于OpenAI的o1模型的79.2%。

代码生成

DeepSeek在代码生成方面也表现出色，能够根据需求快速生成高质量的代码，帮助程序员提高开发效率。其代码生成工具结合了DeepSeek R1的思维链推理能力和Anthropic Claude模型的创造性和代码生成能力，适用于科学研究、工程设计、金融分析等多个领域。

自然语言推理

DeepSeek在自然语言推理任务中能够准确理解文本含义，生成流畅、自然的回复，无论是日常对话还是专业领域的交流，都能应对自如。

DeepSeek在中文处理、本土知识库构建和特定场景应用等方面有哪些独特优势？

中文处理能力

DeepSeek针对中文语境和行业需求进行了深度优化，具备强大的中文口语化表达、方言识别及多轮对话优化能力。这使得其在理解和生成中文文本时，更加符合语言的逻辑和文化背景，提高了用户的使用体验。

本土知识库构建

DeepSeek支持本地知识库的构建，用户可以将各种书籍、文章、笔记等多媒体资料分类、整理和存储在本地知识库中，形成一个个性化的知识宝库。通过DeepSeek的搜索功能，用户可以轻松地在本地和线上资源之间切换，实现知识的快速检索和高效利用。

特定场景应用

DeepSeek在垂直专业领域（如金融、法律、医疗）的高效处理方面表现出色。通过专业数据集和领域专家协同优化，提供高精度服务。例如，在法律领域，DeepSeek分析超过200万份中文裁判文书，法律合同审查模型的条款漏洞识别准确率超过人类律师平均水平；在医疗领域，与协和医院合作标注3.6万份病例数据，提升对非结构化文本的理解能力。