一、DeepSeek 横空出世,震撼全球

最近,AI 领域可是被一个 “新星” 搅得热闹非凡,它就是 DeepSeek。这个名字,相信不少朋友已经如雷贯耳。就在不久前,它以一种近乎 “霸榜” 的姿态,登顶苹果中国地区和美国地区应用商店免费 App 下载排行榜 ,在美区更是把 ChatGPT 都甩在了身后 ,这成绩,瞬间就抓住了全球 AI 爱好者和从业者的目光。

咱们来想想,在 AI 这个高手如云的江湖里,能在中美两大市场都 “C 位出道”,这背后得有多大的实力支撑?它可不是昙花一现的热度,而是凭借实打实的技术和性能,在全球 AI 领域投下了一颗重磅炸弹,引发了无数的讨论和关注,也让咱们对 AI 的未来发展,又多了一份期待和想象。

二、探秘 DeepSeek:身世与成长

DeepSeek 可不是凭空冒出来的 “无名小卒”,它背后有着强大的 “靠山”—— 幻方量化 。2023 年 7 月,在杭州这片充满创新活力的土地上,幻方量化创立了 DeepSeek,就像是为 AI 领域埋下了一颗充满希望的种子。

从成立之初,DeepSeek 就怀揣着远大的梦想,一头扎进了生成式 AI 模型的研发中。仅仅几个月后,也就是 2023 年 11 月 2 日 ,它就发布了首个开源代码大模型 DeepSeek Coder,这可是个能在多种编程语言间 “自由穿梭” 的高手,不管是代码生成、调试,还是数据分析任务,它都能轻松应对,在程序员的圈子里掀起了不小的波澜。紧接着,11 月 29 日 ,参数规模达 670 亿的通用大模型 DeepSeek LLM 横空出世,还贴心地推出了 7B 和 67B 的 base 及 chat 版本,再次展现了它的技术实力。

2024 年,DeepSeek 更是火力全开。5 月 7 日 ,第二代开源混合专家(MoE)模型 DeepSeek-V2 震撼登场,总参数达 2360 亿,却把推理成本降到了每百万 token 仅 1 元人民币,这性价比,直接让它收获了 “AI 届拼多多” 的称号。到了 12 月 26 日 ,DeepSeek-V3 强势上线并开源,总参数飙升至 6710 亿,采用了创新的 MoE 架构和 FP8 混合精度训练,训练成本却低得惊人,仅为 557.6 万美元,在全球 AI 领域投下了一颗重磅炸弹。

2025 年 1 月 20 日 ,新一代推理模型 DeepSeek-R1 正式发布,性能与 OpenAI 的 o1 正式版不相上下,还选择了开源,瞬间成为了全球 AI 爱好者和开发者的新宠。短短一年多的时间,DeepSeek 就凭借着这些关键模型的发布,在 AI 领域站稳了脚跟,每一次的突破都让人们对它的未来充满了更多的期待。

三、技术实力:DeepSeek 的核心优势

(1)创新架构,突破算力瓶颈

DeepSeek 能在短时间内取得如此傲人的成绩,离不开它独特的技术架构。它采用的混合专家架构(MoE) ,就像是一个超级 “智囊团”,把不同的 “专家模块” 组合在一起,每个模块都专注于处理特定类型的任务,这样一来,计算效率大幅提升,计算成本和内存占用却大大降低。举个例子,在处理大规模文本数据时,MoE 架构能让各个 “专家” 各司其职,快速准确地完成任务,就像一场高效的团队接力赛。

还有那多头潜在注意力(MLA) 技术,这可是 DeepSeek 的又一 “秘密武器”。它打破了传统注意力机制的限制,让模型在处理文本时,能够更精准地捕捉到上下文之间的关联,就像给模型装上了一双 “火眼金睛”,不管是长文本还是复杂的语义,都能轻松理解。这些创新技术的应用,让 DeepSeek 在算力利用上达到了一个新的高度,为它的高性能表现奠定了坚实的基础。

(2)卓越性能,比肩国际巨头

在性能方面,DeepSeek 更是展现出了与国际巨头一较高下的实力。和 OpenAI、Google 等知名公司的模型相比,DeepSeek 不仅在自然语言处理能力上毫不逊色,还在成本控制上有着明显的优势。就拿 DeepSeek - R1 来说,它的性能和 OpenAI o1 相当,但成本却低了不少,这就好比用更低的价格,买到了同样优质的商品,性价比超高。

在实际应用中,DeepSeek 也有着出色的表现。不管是智能客服、内容创作,还是数据分析,它都能快速给出准确、高质量的回答和解决方案。比如,在智能客服场景下,DeepSeek 能迅速理解用户的问题,提供专业、贴心的解答,大大提高了用户的满意度。这些卓越的性能表现,让 DeepSeek 在全球 AI 市场中脱颖而出,成为了众多企业和开发者的首选。

四、应用场景:AI 融入生活的新方式

(1)日常应用,便捷生活

DeepSeek 的出现,就像给我们的日常生活装上了 “智慧大脑”,带来了前所未有的便捷。就拿刚刚过去的春节来说,不少人选择出门旅行,DeepSeek 就成了大家的贴心 “小助手”。有位从重庆自驾去海南过年的李先生,返程时为了规划最佳路线,向 DeepSeek 求助 。DeepSeek 迅速给出了详细的方案,不仅规划了每天的行程、推荐了合适的休息点和美食,还贴心地提醒了路况和注意事项。李先生按照这个建议,顺利地在两天内回到了重庆,对 DeepSeek 赞不绝口。

还有那些在国外旅行的朋友,语言不通也不再是难题。DeepSeek 强大的翻译功能,让他们轻松与当地人交流,无论是问路、点菜还是购物,都能畅行无阻。甚至,当你想了解当地的文化习俗、历史典故时,DeepSeek 也能像一位知识渊博的导游,为你娓娓道来。在日常生活中,无论是制定学习计划、寻找菜谱,还是解决工作中的小难题,DeepSeek 都能随时提供帮助,让我们的生活变得更加高效、有趣。

(2)专业领域,赋能产业

在专业领域,DeepSeek 更是展现出了强大的赋能作用。在金融行业,它就像一位经验丰富的投资顾问,通过对海量金融数据的分析,帮助金融机构识别潜在的风险,预测市场趋势,优化投资组合。比如,在股票市场中,DeepSeek 可以实时分析股票的走势、公司的财务状况以及市场的宏观经济环境,为投资者提供精准的投资建议。同时,它还能用于反欺诈系统,通过分析用户的交易行为模式,快速识别异常交易,为金融安全保驾护航。

在医疗领域,DeepSeek 则是医生的得力 “助手”。它可以快速分析患者的病历、症状和检查结果,帮助医生做出更准确的诊断。在医学影像识别方面,DeepSeek 更是表现出色,能够从 CT、MRI 等影像中精准地识别出病变部位,辅助医生发现早期病变,为患者争取宝贵的治疗时间。而且,在药物研发过程中,DeepSeek 还能通过分析药物分子结构和临床试验数据,预测药物的有效性和副作用,大大缩短研发周期,为人类的健康事业贡献力量。

在科研领域,DeepSeek 也为科研人员提供了新的研究思路和方法。它可以帮助科研人员快速梳理文献、分析实验数据,甚至预测研究结果,加速科研进程。比如,在生物信息学研究中,DeepSeek 可以对基因序列进行分析,挖掘其中的潜在信息,为疾病的研究和治疗提供新的靶点。

五、挑战与机遇:DeepSeek 的未来之路

(1)外部压力,竞争与限制

在全球 AI 市场这片 “战场” 上,DeepSeek 虽然成绩斐然,但也面临着诸多挑战。国际竞争的压力如影随形,美国海军已经下达禁令,禁止使用 DeepSeek,背后的理由是所谓的 “安全和道德问题” ,这背后是否有着更深层次的地缘政治和市场竞争因素,值得我们深思。

在商业竞争层面,国外的大厂也对 DeepSeek 保持着高度的警惕。OpenAI、Google 等公司凭借着先发优势和强大的资源,在全球市场占据着重要的份额,它们拥有庞大的用户基础、成熟的商业生态和广泛的品牌影响力。DeepSeek 要想在这样的竞争环境中进一步扩大市场份额,无疑需要付出更多的努力。

(2)内在发展,持续创新

面对这些挑战,DeepSeek 也有着自己的发展机遇和潜力。在技术创新方面,它将继续加大研发投入,不断优化模型架构和算法,提升模型的性能和效率。未来,我们有望看到 DeepSeek 在多模态融合、强化学习等前沿领域取得更多的突破,为用户带来更加智能、高效的服务。

在市场拓展方面,DeepSeek 已经在国内和国际市场上积累了一定的用户基础和口碑,未来它将进一步加强与全球各地的企业、机构的合作,拓展应用场景,提高市场占有率。特别是在新兴市场,如印度、东南亚等地,随着这些地区对 AI 技术的需求不断增长,DeepSeek 有望凭借其性价比优势,迅速打开市场。

在商业化方面,DeepSeek 也有着广阔的发展空间。它可以通过提供定制化的 AI 解决方案、开展增值服务等方式,实现多元化的盈利。比如,为金融机构提供风险评估模型,为医疗企业提供智能诊断系统,这些都将为 DeepSeek 带来可观的收益。

DeepSeek 作为 AI 领域的一颗新星,虽然面临着诸多挑战,但也拥有着无限的机遇。它的发展不仅关乎自身的成败,也将对全球 AI 产业的格局产生深远的影响。让我们拭目以待,期待 DeepSeek 在未来能够创造更多的辉煌,为人类的科技进步和社会发展贡献更多的力量。

六、总结:AI 新时代的东方力量

DeepSeek 的出现,就像是在 AI 领域投下了一颗充满希望的种子,它用创新和实力,在这片充满挑战的土地上,开辟出了一条属于自己的道路。从它的诞生背景,到技术实力的展现;从丰富的应用场景,到面临的挑战与机遇,DeepSeek 的每一步都走得坚定而有力。它不仅为我们的生活和工作带来了实实在在的改变,也让我们看到了 AI 技术在未来的无限可能。

在这个科技飞速发展的时代,AI 已经成为了推动社会进步的重要力量。而 DeepSeek,正是这股力量中的佼佼者,它以东方智慧,为全球 AI 的发展注入了新的活力。让我们一起持续关注 DeepSeek 的发展,也关注 AI 技术的每一次突破,因为它们,正引领着我们走向一个更加智能、美好的未来 。

如何学习大模型 AI ?

由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人,只能说是:

“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。

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第一阶段(10天):初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 AI 聊天,而你能调教 AI,并能用代码将大模型和业务衔接。

  • 大模型 AI 能干什么?
  • 大模型是怎样获得「智能」的?
  • 用好 AI 的核心心法
  • 大模型应用业务架构
  • 大模型应用技术架构
  • 代码示例:向 GPT-3.5 灌入新知识
  • 提示工程的意义和核心思想
  • Prompt 典型构成
  • 指令调优方法论
  • 思维链和思维树
  • Prompt 攻击和防范

第二阶段(30天):高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合 Python 和 JavaScript 程序员。

  • 为什么要做 RAG
  • 搭建一个简单的 ChatPDF
  • 检索的基础概念
  • 什么是向量表示(Embeddings)
  • 向量数据库与向量检索
  • 基于向量检索的 RAG
  • 搭建 RAG 系统的扩展知识
  • 混合检索与 RAG-Fusion 简介
  • 向量模型本地部署

第三阶段(30天):模型训练

恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。

到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗?

  • 为什么要做 RAG
  • 什么是模型
  • 什么是模型训练
  • 求解器 & 损失函数简介
  • 小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它
  • 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
  • Transformer结构简介
  • 轻量化微调
  • 实验数据集的构建

第四阶段(20天):商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被 AI 武装的产品经理。

  • 硬件选型
  • 带你了解全球大模型
  • 使用国产大模型服务
  • 搭建 OpenAI 代理
  • 热身:基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
  • 在本地计算机运行大模型
  • 大模型的私有化部署
  • 基于 vLLM 部署大模型
  • 案例:如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
  • 部署一套开源 LLM 项目
  • 内容安全
  • 互联网信息服务算法备案

学习是一个过程,只要学习就会有挑战。天道酬勤,你越努力,就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务,那你堪称天才。然而,如果你能完成 60-70% 的内容,你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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