DeepSeek 是一种基于深度学习的图像搜索与检索系统，其核心功能是通过自然语言处理技术实现更自然、更丰富的图像搜索体验。以下是关于 DeepSeek 使用技巧的详细说明：

1. 基于字幕的检索

DeepSeek 提供了两种主要的检索方式：基于字幕的检索和嵌入空间的检索。基于字幕的检索通过卷积神经网络生成图像字幕，并将其转换为向量表示，然后与用户提供的查询进行比较，以最小化 L2 距离来检索图像。这种方法特别适合需要精确匹配语义信息的场景。

2. 嵌入空间的检索

嵌入空间检索利用预训练的 ResNet-101 提取图像语义信息，并将图像和字幕投影到同一特征空间中，通过最小化两个向量之间的 L2 距离来实现检索。这种方法在 MS COCO 数据集上的表现优于基于字幕的检索方法，尤其在 p@1 指标上表现更好，但在 p@5 指标上稍逊一筹。

3. 引入知识图谱和三元组损失

为了进一步提升模型的语义理解和用户友好性，DeepSeek 提出引入知识图谱和三元组损失函数。这将有助于提高字幕生成的准确性，并使模型能够更好地捕捉场景中对象之间的关系。

4. 优化模型性能

DeepSeek 在训练过程中采用了多种优化技术，例如逐块和全块量化方法，以及在 Tensor Cores 中累积精度的提升。这些技术不仅提高了计算效率，还确保了模型输出的高精度。

5. 多语言支持与开源特性

DeepSeek 支持多语言输入，并且其模型完全开源，用户可以查看和审查代码，了解工作原理。这种透明性使得用户能够更好地理解模型的行为，并根据需求进行调整。

6. 实际应用案例

DeepSeek 可以用于多种实际场景，例如：

• 图像搜索：用户可以通过输入自然语言描述来搜索相关图像。
• 内容推荐：基于用户的历史查询记录，推荐可能感兴趣的内容。
• 教育与辅助工具：帮助学生完成作业或提供学习资源。

7. 隐私保护与数据安全

DeepSeek 在收集和使用用户数据时遵循合法、正当、必要和诚信的原则。用户可以选择拒绝提供某些个人信息，但可能会影响部分功能的正常使用。

8. 技术扩展与未来方向

DeepSeek 团队正在探索将长链思维模型的推理能力融入标准语言模型（LLM），以进一步提升推理性能。此外，他们还计划支持在线量化技术，以降低模型运行时的内存消耗。

DeepSeek 的使用技巧主要集中在如何有效利用其基于内容的检索能力、优化模型性能以及结合知识图谱等技术手段来提升用户体验。同时，其开源特性和多语言支持使其成为一种灵活且强大的工具。