DeepSeek原理与效应-天津大学-202502.pdf
这份幻灯片PPT深入解读了 DeepSeek 模型，主要围绕其原理、创新和未来发展进行阐述。以下是核心内容的总结：
**1. 大语言模型发展与 DeepSeek 的定位：**
* PPT 首先回顾了人工智能发展历程，从早期的 ENIAC 到近年来的生成式 AI，强调了生成式 AI 在 2014-2024 年的重要性。
* DeepSeek 作为大模型家族的一员，在发展浪潮中扮演着关键角色。
**2. DeepSeek 技术原理与创新：**
* PPT 重点介绍了 DeepSeek V2、V3 和 R1 的技术创新，特别是在模型架构方面的突破。
* **DeepSeekMoE：** 采用了稀疏激活的 Mixture of Experts (MoE) 模型，提升了计算效率和模型扩展性。
* **MLA (Multi-Head Latent Attention)：** 通过低秩压缩降低了 KV cache 占用空间。
* **V3 的核心改进：** 包括 Infrastructures（减少流水线气泡，高效通信，FP8 训练）和 Multi-Token Prediction (MTP)（一次预测多个 token），进一步优化了模型性能和效率。
* **R1 的创新：** R1-Zero 展示了大规模强化学习（RL）的潜力，发现了 RL 训练的 Scaling Laws。
* PPT 强调 DeepSeek 在模型架构上的创新，以及在降低成本、提升性能方面的努力。
**3. 模型架构与性能：**
* DeepSeek V2 在 MMLU 性能上表现优异，在激活参数和计算成本方面具有优势。
* DeepSeek V3 在性能和成本方面均有进一步提升，在性能/成本曲线上表现突出。
* DeepSeek R1 的推理性能在 TJUNLP 实测中也展现出优势。
* PPT 提供了DeepSeek各版本的具体参数、训练成本及各项指标对比，以及与竞争对手的对比，展现了DeepSeek的性能。
**4. DeepSeek 的关键优势与发展策略：**
* **创新程度：** DeepSeek 在模型架构底层创新、算法优化和硬件训练方面实现了“降本增效”。
* **算力与成本优势：** DeepSeek V3 的训练成本较低，体现了性价比优势。
* **开源策略：** DeepSeek R1 的开源打破了封闭格局，推动了 AI 技术的普及和发展。
* **RL 和推理策略：** 重点介绍了 DeepSeek-R1-Zero 推理模型，该模型通过强化学习训练，发现了 RL 训练的 Scaling Laws，增强了推理能力。
* **未来展望：** DeepSeek 正在探索 AGI/ASI，强调需要更多的 0-1 创新和人才支持。
**5. DeepSeek 的影响与未来发展趋势：**
* DeepSeek 的发布引起了业界关注，推动了中国 AI 技术的进步。
* DeepSeek 正在引领开源大模型的发展，并挑战了美国 AI 的主导地位。
* 未来，DeepSeek 将持续优化模型，增强推理能力，探索 AGI/ASI 的实现路径。
* PPT 预测了人类所有职业实现 AI 自动化的时间，并展望了 AGI 发展之路。
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