西北工业大学 | 《DeepSeek核心技术白话解读》

本文介绍了西北工业大学开发的 DeepSeek 大语言模型，重点解读了其核心技术、创新点和未来发展方向。
各章节内容主要如下：

DeepSeek 的突破性定位： DeepSeek 是首个低成本、高性能的开源大语言模型，性能比肩 GPT-4、OpenAI-o1 等顶尖闭源大模型，但训练成本仅为后者的 5%-10%。

学习策略创新： DeepSeek 首次在后训练阶段使用强化学习完全替代监督微调 (R1-Zero)，大幅提升了模型的推理能力，并降低了数据标注成本
模型结构创新：DeepSeek 采用混合专家结构 (MOE)，更细粒度的专家分割提升了计算效率，并通过工程方法解决了负载均衡、通信路由等问题。
工程实现创新：DeepSeek 结合计算硬件做了大量的工程创新，例如分布式训练优化、推理部署分离策略、FP8 混合精度训练等，实现了极致性价比。
应用段位指南：从青铜到王者划分用户掌握DeepSeek的五个段位：青铜（基础问答与提示工程）、白银（Agent扩展）、黄金（低参微调）、星耀（后训练优化）、王者（全流程复现），指导用户循序渐进提升技术深度。
现象反思与现存挑战：探讨DeepSeek引发的行业影响（如硬件市场波动）、部署热潮中的科研方向偏移，以及技术痛点——幻觉问题（生成内容不相关）和模型压缩（剪枝、量化、蒸馏）的优化空间。
未来展望：未来 DeepSeek 将朝着多模态大模型与具身智能的方向发展，催生新的跨模态应用，并展现出类似人类的自适应性和决策能力。
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