
一文搞懂 DeepSeek 核心技术
DeepSeek 作为AI 大模型其中的佼佼者,各种突破与创新不断涌现,正引领着人工智能发展的新方向。本文以 PPT 式风格直观呈现技术精髓,深入揭秘 DeepSeek 核心技术。首先概述了DeepSeek的特点,包括内容token化、训练前需要将文本进行处理、存在endtime、无自我认识、上下文长度限定、记忆力有限等。接着介绍了DeepSeek的发展历程、核心技术架构、创新点、应用场景以及未来
DeepSeek 作为AI 大模型其中的佼佼者,各种突破与创新不断涌现,正引领着人工智能发展的新方向。
本文以 PPT 式风格直观呈现技术精髓,深入揭秘 DeepSeek 核心技术。首先概述了DeepSeek的特点,包括内容token化、训练前需要将文本进行处理、存在endtime、无自我认识、上下文长度限定、记忆力有限等。接着介绍了DeepSeek的发展历程、核心技术架构、创新点、应用场景以及未来发展趋势。DeepSeek通过架构改进、数据筛选、领域微调、开源生态、社区驱动创新等手段,实现了低成本训练和高性能推理,推动了AI技术的民主化和行业落地。最后还提供了高效使用DeepSeek的建议,帮助用户更好地利用这一强大的AI工具。
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⚠️警惕:当同事用DeepSeek 3小时干完你3天的工作时,淘汰倒计时就开始了。
那么,如何系统的去学习大模型LLM?
作为一名从业五年的资深大模型算法工程师,我经常会收到一些评论和私信,我是小白,学习大模型该从哪里入手呢?老师啊,我自学没有方向怎么办?老师,这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历,一定要继续看下去!当然这些问题啊,也不是三言两语啊就能讲明白的。
所以我综合了大模型的所有知识点,给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢,我就曾放空大脑,以一个大模型小白的角度去重新解析它,采用基础知识和实战项目相结合的教学方式,历时3个月,终于完成了这样的课程,让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。
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接下来是进阶篇,你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署,学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合,学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处理以及具体的模型微调等等。
👉③.实战篇👈
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