厦大团队:Deepseek及大模型科普(含应用实例）

最新推荐文章于 2025-11-25 08:05:39 发布
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#自然语言处理 #Deepseek #大模型 #AI #AI大模型 #LLM #大语言模型

以下PPT，来自厦门大学计算机科学与技术系副教授带队的
厦门大学大数据教学团队作品 2025年2月9日

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人工智能AI讲师叶梓：大模型DeepSeek理解与应用提纲
人工智能讲师分享前沿技术
02-07 962
人工智能（AI）与大模型技术正深刻地改变着各个行业。本次培训旨在系统地介绍AI与大模型的基础知识、工作原理、应用实践以及DeepSeek的相关内容，帮助学员全面了解并掌握这一前沿技术，提升其在实际工作中的应用能力。
精选资源
2025厦门大学：DeepSeek大模型赋能高校教学和科研-122页.pptx
02-25
在当前人工智能技术迅速发展的背景下，厦门大学林子雨副教授带领的大数据教学团队发布了一份关于DeepSeek大模型的详细报告，这份报告题为《2025厦门大学：DeepSeek大模型赋能高校教学和科研》。该报告内容丰富，长达...
2025厦大团队：DeepSeek大模型概念、技术与应用实践-136页.pptx
02-12
2025厦大团队：DeepSeek大模型概念、技术与应用实践.pptx
Deepseek及大模型科普(含应用实例），存下吧很难找全的！
2401_84495872的博客
02-14 725
但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
厦大团队：大模型概念、技术与应用实践（140页PPT读懂大模型）
2401_85373691的博客
02-10 1901
大模型通常指的是大规模的人工智能模型，是一种基于深度学习技术，具有海量参数、强大的学习能力和泛化能力，能够处理和生成多种类型数据的人工智能模型。
DeepSeek行业大模型算力网加速应用生态白皮书（文末附PDF免费下载)
m0_48891301的博客
08-29 817
DeepSeek行业大模型算力网加速应用生态白皮书（文末附PDF免费下载)
大模型巅峰对决：DeepSeek vs GPT-4/Claude/PaLM-2 全面对比与核心差异揭秘
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嗨，欢迎来到我的 优快云 博客小天地！一名深耕多年的技术发烧友。在这里，我将把日常工作中积累的宝贵经验，从复杂架构设计的精妙之处，到代码优化的实战技巧，毫无保留地分享给大家。
03-03 1万+
大模型巅峰对决：DeepSeek vs GPT-4/Claude/PaLM-2 全面对比与核心差异揭秘
DeepSeek｜如何基于DeepSeek大模型进行微调？
Alex_StarSky的博客
03-17 1467
在指定磁盘（如 E 盘）新建文件夹，命名为如 "article_trainer"。比如想让模型在医疗领域表现更好，就收集医疗相关的文本数据，像医学论文、病例、医疗问答等。如果是基于 DeepSeek 模型做通用文本生成的微调，也可以收集各种类型的优质文本，如新闻、小说、科普文章等。：去除数据中的噪声和错误，比如乱码、重复数据、不完整的数据等。同时，删除带特殊符号的内容，统一文章长度，如每篇 500-1500 字。：将代码中的 "你的模型路径" 改为实际路径，例如 "D:/deepseek-model"。
【大模型】GPT-4、DeepSeek应用与Prompt使用技巧
meisongqing的博客
04-15 1937
✅ 优化提问："帮我写一篇 800 字的‘远程办公效率提升指南’，目标读者是 IT 行业从业者，包含 3 个实用技巧。"写一篇关于‘人工智能在医疗领域的应用’的科普文章，要求语言通俗易懂，适合普通读者，并列举3个实际案例。"写一个科幻短篇故事，背景设定在 2150 年的火星殖民地，主角是一名发现外星文明的科学家。"你是一名资深律师，请用通俗语言解释‘数据隐私法（GDPR）’对企业的影响，并给出合规建议。"为某国产手机品牌写一条微博文案，突出‘超长续航’和‘AI 摄影’，风格年轻化，带话题标签。
强化学习与大模型后训练：DeepSeek R1 如何获得推理能力？
强化学习曾小健
03-18 860
MoPaaS魔泊云官方账号2025-02-06 17:30发布于上海MoPaaS魔泊云官方账号AI划重点 · 全文约15764字，阅读需45分钟目录引言提升 LLM 推理与对齐能力的后训练数据准备与生成强化学习（RL）与推理型 LLM 后训练基于 RL 的后训练（I）: DeepSeek R1 系列模型案例基于 RL 的后训练（II）: OpenAI o-系列模型案例RL 规模法则与 LLM 推理能力的涌现讨论与结论参考文献1. 引言中国人工智能（AI）初创公司DeepSeek 的崛起，标志着 AI 产业向
DeepSeek大模型赋能高校教学和科研.pdf
08-18
《DeepSeek大模型赋能高校教学和科研》是一篇深入探讨大模型在高等教育领域应用的科普报告。文章首先回顾了人工智能的发展简史，从1950年的图灵测试谈起，标志着人工智能科学的开山之作。接着，文章介绍了人工智能的...
Python高性能自然语言处理与SpaCy实战分享：大规模文本分析与性能优化经验
2501_94114950的博客
11-23 403
批量处理与多进程提升文本处理速度禁用不必要 pipeline 组件降低计算开销矢量化特征计算与缓存优化资源使用异步存储与清洗策略保证数据可靠性性能监控快速发现瓶颈并优化Python 结合 SpaCy，通过高性能文本处理、向量化特征计算和多进程优化，为大规模 NLP 和智能客服系统提供了稳定、高效且可扩展的解决方案。
NLP基础(十)_词向量
weixin_48870215的博客
11-23 923
NLP基础(十)_词向量
React自然语言处理应用
2509_93948342的博客
11-23 279
React的组件化架构让这种集成变得相对简单，我们可以通过JavaScript库来实现NLP功能，而无需依赖复杂的后端服务。举个例子，市面上有不少轻量级的NLP库，比如compromise.js或TensorFlow.js的NLP模块，它们可以直接在浏览器中运行，减少了服务器压力。首先，我们得选一个合适的NLP库。compromise.js是一个不错的选择，它轻量且易于上手，支持基本的文本解析、词性标注和实体识别。假设我们要构建一个简单的React组件，用于分析用户输入文本的情感倾向。
Tree of Thoughts：让大语言模型像人类一样思考
qq_44193969的博客
11-22 1016
摘要：Tree of Thoughts (ToT)是一种新型的大语言模型推理框架，通过构建解决方案树实现多步推理。论文以Game24游戏为例，展示了ToT如何通过生成-评估-选择的三步循环进行智能搜索：首先生成多个候选操作（如1+1=2），然后评估每个候选的前景（sure/likely/impossible），最后选择最优路径继续探索。相比传统方法，ToT能同时考虑多种可能性，支持回溯修正，显著提升复杂问题的解决能力。实验代码已开源，为理解大模型推理机制提供了新视角。
检索增强生成（RAG）与大语言模型微调（Fine-tuning）的差异、优势及使用场景详解
m0_59601332的博客
11-23 104
微调大语言模型是利用特定任务或领域的定制数据集，对预训练模型进行调整；而检索增强生成（RAG）则将检索系统与生成模型相结合，动态地将外部的、最新的知识融入生成结果中。
［经典之作］大语言模型与知识图谱的融合：通往智能未来的路线图
最新发布
11-25 1014
本文提出融合大语言模型(LLMs)与知识图谱(KGs)的三大框架：KG增强LLMs、LLM增强KGs及协同LLMs+KGs。LLMs擅长语言处理但缺乏事实性知识，KGs存储结构化知识但构建困难，两者优势互补。研究系统梳理了技术背景、集成方法及应用场景，并指出当前挑战与未来方向，包括神经符号融合、持续学习等。该路线图为构建下一代智能系统提供了系统性指导，推动人工智能向更高水平发展。
DeepSeek在文本理解中的BERT
2509_93946182的博客
11-25 462
随后，通过多轮迭代处理，这些向量根据上下文不断调整，最终形成稳定的编码输出。例如，当处理“银行”一词时，系统会根据上下文是“河流边”还是“金融机构”，自动选择最合适的解释。传统单向分析往往只从左到右或从右到左顺序处理文本，容易忽略关键语境线索，而双向机制通过并行编码，有效弥补了这一缺陷。测试表明，在标准数据集上，采用这种方法的系统在准确性上比单向模型提升约15%-20%，尤其在歧义消除和关系提取方面效果显著。它不仅提升了核心任务的准确性，还拓宽了应用边界，从教育到商业，无处不在其身影。
厦大团队发布DeepSeek大模型企业应用实践报告
资源摘要信息: "厦大团队2025年DeepSeek大模型及其企业应用实践报告-企业人员的大模型宝典148页.pdf" 知识点: 1. 大模型概述 - 大模型定义: 指的是大规模人工智能模型，基于深度学习技术，具有海量参数，强大的...
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