deepseek

DeepSeek是杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发的人工智能项目,该公司2023年7月成立于浙江杭州,由对冲基金幻方的联合创始人梁文峰创建并担任CEO。以下是关于DeepSeek的一些信息:
 
模型与应用
 
- 模型发布:2025年1月,DeepSeek发布了DeepSeek - R1模型,并推出了同名聊天机器人和APP。APP支持中国大陆手机号码、微信与Apple ID一键登录,同一账号内历史对话记录与网页端同步,现有功能也与网页端全面对齐。
- 功能优势:DeepSeek在自然语言处理、机器学习与深度学习、大数据分析等多个领域取得了出色成果。其模型具备强大的逻辑推理和问题解决能力,能处理复杂的查询和任务,还能进行高质量的文本分析、翻译、摘要生成等任务。在图像与视频分析领域也具有高精度,能实现物体检测、场景理解、面部识别等功能。
 
技术特点
 
采用专家并行策略,将模型架构分布在很多机器上,这与传统的单机单卡、单机多卡模型训练方式不同,更有利于分布式推理,提高了模型的部署效率和灵活性。
 
发展情况
 
2025年2月1日,DeepSeek日活跃用户数突破3000万大关,成为史上最快达成这一里程碑的应用。截至2月9日,DeepSeek App的累计下载量超1.1亿次,周活跃用户规模最高近9700万。2月26日,DeepSeek API开放平台宣布实行错峰优惠定价,以降低用户的使用成本。

### 关于 DeepSeek 大语言模型及其应用 DeepSeek 是一家专注于通用人工智能(AGI)的中国科技公司,致力于大语言模型的研发与应用。其核心目标是从零到一实现科研突破,并从一到百推动技术的实际落地[^1]。 #### 什么是 DeepSeekDeepSeek 提供了一系列强大的大型语言模型(LLM),这些模型具备广泛的自然语言理解和生成能力。它们不仅可以用于文本生成、对话交互,还能支持复杂任务的解决。例如,在 LM Studio 中运行 DeepSeek 模型时,用户可以通过简单的操作加载并测试不同版本的大模型[^2]。 #### 实战部署流程 为了在本地环境中运行 DeepSeek 模型,用户需先访问 LM Studio 平台。进入主界面后,通过顶部菜单栏选择 **“Models”**,随后在搜索框中输入关键词 **“DeepSeek”** 来筛选可用模型。对于初学者而言,建议选用轻量级版本如 **“DeepSeek-R1-Lite-7B”**,该选项兼顾性能与资源消耗平衡。点击右侧的 **“Download”** 即可开始下载过程,具体耗时视网络条件而定,通常不超过十分钟[^2]。 #### 解决幻觉现象的技术手段 尽管 LLMs 展现出了惊人的潜力,但“幻觉”问题仍然是不可忽视的一大挑战——即模型可能会编造虚假或不准确的内容。针对这一难题,DeepSeek 设计了一种创新机制:当面对不确定性情境时,引导模型借助外部工具查询真实数据源而非单纯依赖内部推测作答。此策略显著提升了输出结果的信任度和实用性[^3]。 #### 行业应用场景举例 以医疗领域为例,利用像 DeepSeek 这样的先进 AI 工具可以帮助医疗机构建立智能化的知识管理系统。通过对大量医学资料的学习分析,形成覆盖广泛且持续更新的专业数据库,从而助力临床决策优化以及教学培训等工作环节效率提升[^4]。 ```python # 示例代码展示如何调用预训练好的 DeepSeek 模型进行简单问答任务 from transformers import pipeline, AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek/lite-base") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("deepseek/lite-base") nlp = pipeline('text-generation', model=model, tokenizer=tokenizer) result = nlp("What is the capital of France?", max_length=50) print(result) ``` 相关问题
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