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我们该如何看待DeepSeek_what_how_why and next,AI变为全民生产力,推动社会生产效率变革 |
来源:湖南大学 时间:2025/3/13 |
1. What:DeepSeek是什么? 定位: DeepSeek-R1是国内开源推理大模型,具备**思维链(Chain-of-Thought)**能力,能通过分步推理解决复杂问题(如数学、逻辑题)。 相比传统生成式模型(如ChatGPT),其优势在于准确性G、价格低廉、训练G效,且支持本地部署。 核心亮点: 价格“屠夫”:API成本仅为OpenAI同类模型的1/10,网页聊天免费。 纯国产技术创新:模型架构(如MoE、MLA)和训练方法(Rule-based Reward)实现G效推理。 性能L先:在数学、代码生成等任务中超越国际主流模型(如GPT-4)。 用户普及快:7天用户破亿,打破ChatGPT记录,推动AI技术“飞入寻常百姓家”。 2. How:如何使用DeepSeek? 应用场景: 生成与创作:写代码、论文、诗歌,设计科普讲稿,辅助编译原理书稿。 数据分析:整理信息(如公务员录用数据)、行业报告生成。 咨询与决策:研究方向建议、心理咨询、行程规划。 方法论: 思维方法:拆分任务、结合外部数据(RAG)、多次迭代调优。 注意事项: 模型存在局限性(如知识截止日期、无法处理多模态数据、上下文长度限制)。 需结合联网搜索、知识库及其他工具(如智能体)提升结果可靠性。 3. Why:DeepSeek为何有效? 技术基础: Transformer架构:通过Embedding、Attention机制(多头注意力)、MLP实现上下文理解与推理。 规模效应:参数规模(671B)与数据量(数万亿Token)的扩大带来“涌现”能力(如跨语言任务迁移)。 发展历程: 从早期跟随LLaMA开源模型,到通过MoE架构(混合专家模型)、FP8训练等创新实现技术突破。 训练中结合监督微调(SFT)与强化学习(RL),优化推理对齐与效率。 4. Next:未来关注方向 生态爆发: 行业应用:医疗、教育、交通等L域需结合垂直场景开发工具。 关键技术: 国产AI芯片与G性能互连:突破NV算力垄断,降低训练与推理成本。 开放平台与知识库服务:构建标准化接口与数据生态,降低开发门槛。 人才培养:亟需精通系统软件(如推理引擎、训练框架)的复合型人才。 趋势判断: 量变到质变:DeepSeek推动AI从“精英工具”变为“全民生产力”,可能引发新一轮技术革命。 总结 陈果教授强调,DeepSeek代表国产大模型的重大突破,但其价值不仅限于技术本身,更在于降低AI使用门槛,推动社会生产效率变革。用户需理性看待其能力边界,善用思维方法与工具组合,同时关注国产芯片、开放生态等关键L域的发展。
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