我们该如何看待DeepSeek(一份科普及实操教程)

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报告共82页

️导读：️文章指出，DeepSeek的出现是继ChatGPT之后的又一重要里程碑。它不仅继承了ChatGPT的生成式人工智能（AIGC）和大语言模型（LLM）技术，还通过推理能力的强化，展现出在数学、代码、逻辑等领域的独特优势。DeepSeek的开源特性使其成为首个展示思维链过程的推理模型，极大地降低了使用门槛，让前沿AI技术走进普通用户的生活。在使用方法上，DeepSeek能够通过网页调用、程序API调用或本地部署等方式为用户提供服务。它支持多种功能，包括写作、数据分析、编程辅助、教育辅导等。用户可以通过简单的提示词（Prompt）与模型交互，获取高质量的输出。然而，文章也提醒用户，DeepSeek并非万能，它存在上下文长度限制，且不能直接处理多模态数据，需要用户具备一定的问题拆解能力和信息整合能力。文章进一步探讨了DeepSeek背后的技术原理，重点介绍了Transformer架构作为大模型的基础。Transformer通过注意力机制（Attention）和多层感知机（MLP）对输入文本进行编码和解码，生成预测的下一个词元（Token）。这种架构使得DeepSeek能够理解上下文含义，并生成连贯的文本输出。文章还回顾了DeepSeek的发展历程，从早期的模仿到如今的自主创新，展现了其在模型结构、训练方法和推理效率等方面的持续改进。