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2025 DeepSeek自学手册：从理论到实践-ai呀蔡蔡-202502.pdf

2025 DeepSeek自学手册：从理论到实践-ai呀蔡蔡-202502.pdf

DeepSeek自学手册核心内容总结

本手册旨在帮助读者全面了解DeepSeek模型，从理论到实践，涵盖了DeepSeek V3和R1的各个方面。

1. DeepSeek V3 & R1 概述：

  • DeepSeek V3： 强大的MoE（混合专家）语言模型，在数学、代码等任务上表现出色，训练成本较低。其架构包括：
    • **Multi-Head Latent Attention (MLA)**： 提升长文本处理效率。
    • DeepSeekMoE: 提升模型性能和效率。
    • **多Token预测(MTP)**：加速生成。
  • DeepSeek R1： 擅长推理任务，性能比肩OpenAI o1，语言能力强。

2. DeepSeek V3 训练：

  • 训练步骤：
    1. 无标注数据集，预训练大模型。
    2. 基础大模型，然后通用精调。
    3. 数据使用：
      • 训练数据比例调整，扩大多语言覆盖。
      • 推理数据：用于复杂推理任务。
      • 非推理数据：用于创意写作、问答等。
      • 基于规则的奖励模型：适用于明确规则的任务。
      • 基于模型的奖励模型：适用于开放式任务。
  • 性能： 优于开源模型，接近GPT-4o，代码竞赛和数学推理表现突出。

3. DeepSeek R1 训练：

  • 训练步骤：
    1. DeepSeek V3 Base，监督学习。
    2. DeepSeek R1 Zero，强化学习(RL)。
    3. R1 Zero 的问题：可读性差，语言混合。
    4. 解决方式：
      • 冷启动数据：用人工推理示例指导。
      • 多阶段训练：结合写作、翻译数据，提升实用性。
  • 模型蒸馏： 将R1的推理能力“压缩”到更小模型中，降低成本，提高效率。
  • 局限性： 通用能力、语言混合、提示词工程、软件工程任务的挑战。

4. 提示词技巧：

  • R1 仍然有效的技巧： 清晰具体、提供背景/规则、占位符标记、分解任务、提示词框架。
  • R1 需要注意的技巧： 使用示例（视情况而定）、设定角色（视情况而定）、乔哈里视窗检视（仍然有效，但要理解适用场景）
  • R1 无效的技巧： 逐步思考/COT。

5. DeepSeek 应用场景：

  • 文本生成： 文风转换、仿写、内容批量生成、行业调研分析、论文改写等。
  • 代码生成： 代码改写、注释、生成。
  • 结构化输出： JSON转化。
  • 角色扮演： 自定义人设、情景续写。
  • 绘图： 绘制思维导图、流程图、SVG矢量图、Photoshop 图片批量处理。
  • API应用： 接入Word、WPS等文档软件，接入Obsidian、FastGPT等AI知识库，接入硬件。
  • 自我探索与发现、乙游剧本等场景。

6. DeepSeek 的替代方案：

  • 在线服务： 秘塔AI搜索、纳米AI搜索、硅基流动，国内大厂云服务。
  • 本地部署： 国内手机厂商、AI编程工具、海外产品。
  • 设备配置要求： 提供 DeepSeek R1 本地部署的设备配置要求。
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