山东大学（李铁岗）：DeepSeek应用与部署

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该文档围绕DeepSeek展开，涵盖AIGC、语言模型等相关领域知识，详细介绍了DeepSeek的技术、应用、部署等方面内容。

1. 技术创新

- 模型架构：V2版本采用DeepSeekMoE，具备稀疏激活、细粒度专家共享与路由等特性，还通过MLA降低KV cache占用；V3版本在基础设施上减少流水线气泡、实现高效通信及FP8训练，引入MTP一次预测多个token，参数规模不断扩大。

- 推理模型：强化学习框架GRPO取代Value模型，降低计算和存储开销，采用多种奖励模型，避免复杂的过程奖励模型。

2. 应用场景：可赋能职场多场景，如文档制作、营销创作、代码开发、智能客服等。通过与其他工具组合，能拓展应用范式，如制作PPT、短视频、海报等。其能力涵盖多模态数据融合、领域问题建模、复杂系统建模等多个层级，拥有基础模型、深度思考、联网搜索三种模式，适用于不同任务需求。

3. 提示词工程：不同模型提示语有差异，基础模型V3适用于通用任务，提示需明确指令；深度思考模型R1强调深度推理，对提示词要求相对简洁。同时介绍了多种提示词技巧及框架，还列举了十类提示词，可满足不同应用需求。

4. 部署方案：包括本地部署蒸馏小模型、第三方UI客户管接入服务、通过云平台（如阿里云、腾讯云、华为云等）部署等多种方式。各云平台提供不同功能和优势，且都支持DeepSeek不同模型的调用，同时还介绍了API调用方法和Token用量计算方式。

5. 模型蒸馏：将大模型知识“浓缩”教给小模型，降低运算成本和硬件要求，分为数据蒸馏、Logits蒸馏、特征蒸馏，经过蒸馏得到多个小模型，提升小模型推理能力。

6. 行业应用：能为酒企、房产装修、知识产权服务、金融、跨境贸易、健康医美、智库咨询机构等行业提供市场分析、智能营销、质量控制、客户服务等多方面支持，助力行业发展 。

以下为报告节选内容