DeepSeek入门宝典之技术解析篇 1.pdf

DeepSeek是一家由梁文锋创立于2023年的大模型子公司，隶属于幻方量化，其发布的首个AI大模型为DeepSeek LLM，于2024年1月5日面世。随后在2025年1月20日，DeepSeek发布了R1，这是一款旨在对标OpenAI的高性能推理模型，并迅速成为全球APP史上增长最快的记录创造者。DeepSeek R1模型具有三大特点，包括高性能推理表现、开源特性以及极低的开发成本（仅是OpenAI o1正式版的2%左右）。此外，DeepSeek R1的基座模型为V3，是一个自研的MoE（Mixture of Experts）模型，与GPT-4具有大致相同的参数量级，并在14.8T token上进行了预训练。 R1模型主要有三种变体，分别是通过模型蒸馏技术得到的变体3、直接强化学习训练得到的变体2以及R1-Zero变体1。R1的核心技术解析包括了强化学习、冷启动数据处理、监督微调和蒸馏技术。强化学习在R1模型中充当了模型的“综合评分系统”，为模型提供多标准奖励信号。冷启动数据作为高质量数据，帮助模型快速学习清晰有逻辑的推理。监督微调让模型通过标注数据调整性能，而蒸馏技术则让大模型的知识和推理能力被转移到小模型中。 DeepSeek R1的关键技术贡献包括“纯RL”技术路线的验证，即LLMs推理能力可通过强化学习激励实现而无需监督微调；R1的“啊哈时刻”，即在推理时使用高度拟人化语言产生顿悟，是走向人工智能泛化（AGI）的重要一步；以及蒸馏小模型超过OpenAI o1-mini的高性能，展示了策略的经济性和有效性。此外，R1与OpenAI o1存在三大区别：R1基于DeepSeek V3架构，而OpenAI的架构与GPT-4不同。 DeepSeek提供了五种使用R1的方式，包括作为生产力工具、技术尝鲜的APP、API接口、本地部署支持以及云平台服务。DeepSeek的产品家族还包括了多种工具和平台，如Ollama、vLLM、MNN等，以确保访问的稳定性和可扩展性。 展望未来，DeepSeek R1的四大进化方向可能包括了性能的进一步优化、推理能力的提升、应用领域的拓展以及对开源社区的更多贡献。此外，通过技术揭秘和技术解析，DeepSeek在推理模型的开发上展示了其深度的技术洞察力和创新能力。 同时，DeepSeek在其官方文档中提供了产品家族的全面梳理，帮助用户更好地了解DeepSeek提供的技术产品和服务。通过这一系列的努力，DeepSeek不仅在技术上与行业领头羊OpenAI相抗衡，还在开源精神和社区贡献上展示了其开放和进取的态度。 DeepSeek通过官方论文和图像资料详细说明了R1模型在不同阶段的训练效果和特征，用数据和图表清晰展示了自己的技术实力和产品优势。通过对比，我们可以看到DeepSeek R1在与OpenAI o1模型的对比中，不仅性能上能够媲美，更在成本和社区支持方面提供了更优的选择。这一切都为DeepSeek R1的成功奠定了坚实的基础，并为未来的发展提供了强有力的支撑。