导 读INTRODUCTION
今天禀享是由ai呀蔡蔡团队带来的DeepSeek自学手册：《从理论（模型训练）到实践（模型应用）》，这是一篇关于DeepSeek模型训练、应用场景及替代方案的综合指南文章，主要介绍了DeepSeek V3和R1模型的训练过程、性能表现、使用本领、实际应用场景以及替代方案。为理解和使用DeepSeek模型提供了全面的引导，通过详细介绍模型的训练过程、性能表现、使用本领、实际应用场景及替代方案，资助用户更好地使用DeepSeek模型办理实际题目。
点击下载→DeepSeek自学手册：《从理论（模型训练）到实践（模型应用）》
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以下是部分内容预览：
1.DeepSeek V3和R1模型训练:
• DeepSeek V3：是一个强大的MoE语言模型，在数学、代码等任务上表现出色。采用了多头潜在注意力（MLA）、DeepSeekMoE架构及多Token猜测（MTP）计谋进行训练。训练步骤包罗无标注数据集预训练、基础大模型训练及通用精调模型训练。
• DeepSeek R1：是一个擅长处置惩罚复杂任务的推理模型，性能比肩OpenAI模型。训练步骤包罗从DeepSeek V3基础模型开始，通过强化学习进行推理能力训练。
2.DeepSeek V3和R1性能表现:
• DeepSeek V3：在知识基准测试中，如MMLU和GPQA，超越所有开源模型，靠近闭源模型GPT-4o。在代码与数学竞赛中，如LiveCodeBench和MATH-500，达到开源模型最高水平，部分超越闭源模型。
• DeepSeek R1：在MMLU、GPQA等知识基准测试中，性能显著超越DeepSeek V3。在数学和代码任务上，如AIME2024和Codeforces，取得了与OpenAI模型相媲美甚至超越的成绩。
3.DeepSeek R1使用本领:
• 把R1当人看：用自然语言与R1对话。
• 学习头脑链：围观R1的头脑推理过程，提升认知。
• 请教R1方法论：分析R1的思索过程，学习其头脑模型。
• V3+R1组合拳：结合V3的发散性和R1的收敛性进行任务处置惩罚。
4.DeepSeek实际应用场景:
• 文本生成：文风转换、内容批量生成等。
• 编码场景：代码生成、调试、解释等。
• 绘图场景：头脑导图、流程图、SVG矢量图等。
• API应用：接入Word、WPS、Obsidian等软件。
4.DeepSeek替代方案:
• 在线服务：秘塔AI搜索、纳米AI搜索、硅基活动等。
• 当地摆设：提供详细的设备配置要求，实用于不同规模和需求的当地摆设方案。
• 国内大厂支持：腾讯云、百度云、阿里钉钉等均已接入DeepSeek。
• 手机厂商支持：华为、荣耀、OPPO等手机厂商也已接入DeepSeek。
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