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deep seek简介和解析

news 来源：原创 2025/8/4 12:16:09

deepseek大合集，百度链接:https://pan.baidu.com/s/10EqPTg0dTat1UT6I-OlFtg?pwd=w896 提取码:w896 

一篇文章带你全面了解deep seek

目录

一、deep seek是什么

       DeepSeek-R1开源推理模型，具有以下特点：

        技术优势：

        市场定位：

DeepSeek能够做什么

        基础功能：

        高级功能：

        专业能力体系：

        推理模型和非推理模型

        快思慢想

        关键原则与避免误区

        需求类型与表达公式

一、deep seek是什么

        deep seek是中国专注通用人工智能（AGI）的科技公司开发的

       DeepSeek-R1开源推理模型，具有以下特点：

       1、擅长处理复杂任务

        2、可免费商用

        3、性能对齐OpenAI GPT-4正式版

        技术优势：

        1、后训练阶段大规模使用强化学习技术

        2、在极少标注数据情况下显著提升推理能力

        3、在数学、代码、自然语言推理等任务表现突出

        市场定位：

        1、降低高质量AI使用门槛

        2、支持网页端和手机APP免费使用

        3、开源属性支持自由使用、修改和本地化部署

DeepSeek能够做什么

        基础功能：

        1、智能对话

        2、文本生成

        3、语义理解

        4、计算推理

        5、代码生成与补全

        高级功能：

        1、联网搜索

        2、深度思考模式

        3、文件上传与文字识别

        专业能力体系：

        1、知识处理：通用问答、专业领域问答、图谱推理

        2、自然语言处理：文本分析、实体识别、故事创作

        3、交互能力：上下文理解、多轮对话、任务执行

        4、方案规划：数据可视化、流程优化、个性化推荐

        推理模型和非推理模型

        定义区别：

推理模型：在传统大语言模型基础上强化推理、逻辑分析和决策能力，采用强化学习、神经符号推理等技术（如DeepSeek-R1、GPT-o3）

非推理模型：侧重语言生成和自然语言处理，通过文本数据训练掌握语言规律（如GPT-3、GPT-4、BERT）

        性能本质：

推理模型：专精逻辑密度高的任务（数学推导、代码生成）

通用模型：擅长多样性任务（创意写作、多轮对话）

        强弱判断：

推理模型仅在训练目标领域显著优于通用模型

通用模型需依赖提示语补偿能力完成专项任务

        快思慢想

        快思慢想的定义与特点

核心区分：CoT链式思维将大模型分为概率预测（快速反应）和链式推理（慢速思考）两类

演化过程：AI从"模仿者"发展为"思考者"的认知升级

        概率预测模型与链式推理模型

运算原理：

概率预测：基于大数据训练快速预测答案（如ChatGPT 4o）

链式推理：通过思维链逐步推导答案（如OpenAI o1）

能力差异：

决策能力：慢速思考模型具备实时自主决策能力

创造力：快速反应模型限于模式识别，慢速思考模型能生成新方案

伦理问题：慢速思考模型会引发自主性控制的伦理讨论

        关键原则与避免误区

模型选择原则：

数学/逻辑任务优先选择推理模型

开放式对话/指令性任务选择通用模型

提示语设计：

推理模型：采用"要什么直接说"的简洁指令

通用模型：需要结构化、补偿性引导（"缺什么补什么"）

实践要点：

推理模型已内化推理逻辑，无需逐步指导

过度拆解步骤反而会限制推理模型的自主推理能力

通用模型需要补充背景材料等补偿性引导

        需求类型与表达公式
    • 决策需求:
      • 公式: 目标+选项+评估标准
      • 推理模型策略: 要求逻辑推演和量化分析
      • 通用模型策略: 直接建议，依赖模型经验归纳
    • 分析需求:
      • 公式: 问题+数据/信息+分析方法
      • 推理模型策略: 触发因果链推导与假设验证
      • 通用模型策略: 表层总结或分类
    • 创造性需求:
      • 公式: 主题+风格/约束+创新方向
      • 推理模型策略: 结合逻辑框架生成结构化创意
      • 通用模型策略: 自由发散，依赖示例引导
    • 验证需求:
      • 公式: 结论/方案+验证方法+风险点
      • 推理模型策略: 自主设计验证路径并排查矛盾
      • 通用模型策略: 简单确认，缺乏深度推演
    • 执行需求:
      • 公式: 任务+步骤约束+输出格式
      • 推理模型策略: 自主优化步骤，兼顾效率与正确性
      • 通用模型策略: 严格按指令执行，无自主优化

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