DeepSeek技术溯源及前沿探索-浙江大学-202503.pdf
这份文档是浙江大学DS系列专题讲座，主题是“DeepSeek技术溯源及前沿探索”，由朱强主讲。内容主要围绕DeepSeek技术展开，并追溯了其技术渊源及对未来发展的探索，涉及以下几个方面：
语言模型基础：从语言模型的终极目标开始，介绍了One-hot Encoding和Word Embedding等基本概念，解释了如何让计算机理解人类语言，并讨论了如何使用低维词向量表示词语以及向量化表示的优势。
Transformer模型：详细讲解了Transformer模型的演化，从统计N-gram模型到LSTM/GRU神经网络，最终到Transformer，Transformer作为大模型的技术基座，它的Attention机制、Encoder-Decoder结构是重点。
预训练时代：介绍了预训练时代，大力出奇迹（“暴力美学”），包括BERT、GPT等模型，以及自监督算法如MLM/NTP/MAE。探讨了Encoder-Decoder结构，强调了根据任务选择不同编码器和解码器的重要性。阐释了Attention机制的原理，以及它在图像任务中的应用。
ChatGPT：讲述了ChatGPT的出现对整个AI行业的影响，ChatGPT使用了人类反馈的强化学习，强调了数据、模型和算力在大模型中的重要性。
DeepSeek：详细介绍了DeepSeek技术的全景图，分析了DeepSeek模型在技术上的创新。重点是DeepSeek-V3，分析了其基础结构、训练流程和模型蒸馏。分析了DeepSeek的技术特点，比如混合专家模型、极致的工程优化。也介绍了DeepSeek的价值，比如如何从“生成”到“推理”，是推理能力的一大步。
LLM到Agent：从LLM到Agent，对Agent技术做了展望，指出，Agent是未来人工智能发展方向。
总而言之，该讲座系统地介绍了DeepSeek模型，并将其置于整个AI技术发展的历史和未来中，为理解和应用DeepSeek技术提供了有价值的参考。
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