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一篇文章帶你全面了解deep seek

目錄

一、deep seek是什么

? ? ? ?DeepSeek-R1開源推理模型，具有以下特點：

????????技術優勢：

????????市場定位：

DeepSeek能夠做什么

????????基礎功能：

????????高級功能：

????????專業能力體系：

????????推理模型和非推理模型

????????快思慢想

????????關鍵原則與避免誤區

????????需求類型與表達公式

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一、deep seek是什么

? ? ? ? deep seek是中國專注通用人工智能（AGI）的科技公司開發的

? ? ? ?DeepSeek-R1開源推理模型，具有以下特點：

? ? ? ?1、擅長處理復雜任務

? ? ? ? 2、可免費商用

? ? ? ? 3、性能對齊OpenAI GPT-4正式版

????????技術優勢：

? ? ? ? 1、后訓練階段大規模使用強化學習技術

? ? ? ? 2、在極少標注數據情況下顯著提升推理能力

? ? ? ? 3、在數學、代碼、自然語言推理等任務表現突出

????????市場定位：

? ? ? ? 1、降低高質量AI使用門檻

? ? ? ? 2、支持網頁端和手機APP免費使用

? ? ? ? 3、開源屬性支持自由使用、修改和本地化部署

DeepSeek能夠做什么

????????基礎功能：

? ? ? ? 1、智能對話

? ? ? ? 2、文本生成

? ? ? ? 3、語義理解

? ? ? ? 4、計算推理

? ? ? ? 5、代碼生成與補全

????????高級功能：

? ? ? ? 1、聯網搜索

? ? ? ? 2、深度思考模式

? ? ? ? 3、文件上傳與文字識別

????????專業能力體系：

? ? ? ? 1、知識處理：通用問答、專業領域問答、圖譜推理

? ? ? ? 2、自然語言處理：文本分析、實體識別、故事創作

? ? ? ? 3、交互能力：上下文理解、多輪對話、任務執行

? ? ? ? 4、方案規劃：數據可視化、流程優化、個性化推薦

????????推理模型和非推理模型

????????定義區別：

推理模型：在傳統大語言模型基礎上強化推理、邏輯分析和決策能力，采用強化學習、神經符號推理等技術（如DeepSeek-R1、GPT-o3）

非推理模型：側重語言生成和自然語言處理，通過文本數據訓練掌握語言規律（如GPT-3、GPT-4、BERT）

????????性能本質：

推理模型：專精邏輯密度高的任務（數學推導、代碼生成）

通用模型：擅長多樣性任務（創意寫作、多輪對話）

????????強弱判斷：

推理模型僅在訓練目標領域顯著優于通用模型

通用模型需依賴提示語補償能力完成專項任務

????????快思慢想

????????快思慢想的定義與特點

核心區分：CoT鏈式思維將大模型分為概率預測（快速反應）和鏈式推理（慢速思考）兩類

演化過程：AI從"模仿者"發展為"思考者"的認知升級

????????概率預測模型與鏈式推理模型

運算原理：

概率預測：基于大數據訓練快速預測答案（如ChatGPT 4o）

鏈式推理：通過思維鏈逐步推導答案（如OpenAI o1）

能力差異：

決策能力：慢速思考模型具備實時自主決策能力

創造力：快速反應模型限于模式識別，慢速思考模型能生成新方案

倫理問題：慢速思考模型會引發自主性控制的倫理討論

????????關鍵原則與避免誤區

模型選擇原則：

數學/邏輯任務優先選擇推理模型

開放式對話/指令性任務選擇通用模型

提示語設計：

推理模型：采用"要什么直接說"的簡潔指令

通用模型：需要結構化、補償性引導（"缺什么補什么"）

實踐要點：

推理模型已內化推理邏輯，無需逐步指導

過度拆解步驟反而會限制推理模型的自主推理能力

通用模型需要補充背景材料等補償性引導

????????需求類型與表達公式

• • 決策需求:
    • 公式: 目標+選項+評估標準
    • 推理模型策略: 要求邏輯推演和量化分析
    • 通用模型策略: 直接建議，依賴模型經驗歸納
  • 分析需求:
    • 公式: 問題+數據/信息+分析方法
    • 推理模型策略: 觸發因果鏈推導與假設驗證
    • 通用模型策略: 表層總結或分類
  • 創造性需求:
    • 公式: 主題+風格/約束+創新方向
    • 推理模型策略: 結合邏輯框架生成結構化創意
    • 通用模型策略: 自由發散，依賴示例引導
  • 驗證需求:
    • 公式: 結論/方案+驗證方法+風險點
    • 推理模型策略: 自主設計驗證路徑并排查矛盾
    • 通用模型策略: 簡單確認，缺乏深度推演
  • 執行需求:
    • 公式: 任務+步驟約束+輸出格式
    • 推理模型策略: 自主優化步驟，兼顧效率與正確性
    • 通用模型策略: 嚴格按指令執行，無自主優化