DeepSeek 是近年來備受關(guān)注的 AI 研究團(tuán)隊(duì)，推出了一系列先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)模型，涵蓋了大語言模型（LLM）、代碼生成模型、多模態(tài)模型等多個(gè)領(lǐng)域。本文將大概介紹 DeepSeek 旗下的不同類別的模型，幫助你更好地理解它們的特點(diǎn)和應(yīng)用場景。

DeepSeek官網(wǎng)：DeepSeek

Deepseek在Huggingface的地址：https://huggingface.co/deepseek-ai

1. DeepSeek LLM（大語言模型）

DeepSeek LLM 是 DeepSeek 推出的通用大語言模型，主要用于文本生成、文本理解、對話交互等任務(wù)。這些模型采用 Transformer 架構(gòu)，并經(jīng)過大規(guī)模的預(yù)訓(xùn)練和指令微調(diào)，以提供更自然、智能的文本處理能力。

主要特性：

• 支持多種任務(wù)：問答、文本補(bǔ)全、翻譯等。
• 經(jīng)過 RLHF（人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)）優(yōu)化，提高回答質(zhì)量。
• 適用于各種 NLP 任務(wù)，如聊天機(jī)器人、智能客服、文本摘要等。

訓(xùn)練方式：它是在包含 2 萬億個(gè)英文和中文標(biāo)記的龐大數(shù)據(jù)集上從頭開始訓(xùn)練的。

論文地址：?[2401.02954] DeepSeek LLM: Scaling Open-Source Language Models with Longtermism

2. DeepSeek Coder（代碼生成模型）

DeepSeek Coder是針對編程任務(wù)優(yōu)化的代碼生成和理解模型，可用于代碼補(bǔ)全、代碼解釋、自動(dòng)修復(fù)等。

主要特性：

• 支持多種編程語言，如 Python、Java、C++、JavaScript 等。
• 能夠基于自然語言描述生成代碼，提升開發(fā)效率。
• 代碼補(bǔ)全和重構(gòu)能力強(qiáng)，可用于 IDE 插件或自動(dòng)化開發(fā)工具。

訓(xùn)練方式：基于DeepSeek LLM 模型繼續(xù)運(yùn)行得到的。

論文地址：[2401.14196] DeepSeek-Coder: When the Large Language Model Meets Programming -- The Rise of Code Intelligence

3. DeepSeek-VL（多模態(tài)模型）

DeepSeek-VL(Vision-Language) 是 DeepSeek 推出的多模態(tài) AI 模型，能夠處理文本、圖像等不同模態(tài)的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)跨模態(tài)的理解與生成。

主要特性：

• 能夠根據(jù)文本生成圖像，支持 AI 繪畫任務(wù)。
• 具備圖像理解能力，可以進(jìn)行圖片標(biāo)注、OCR 識(shí)別等。
• 適用于 AIGC（人工智能生成內(nèi)容）、數(shù)字創(chuàng)意等領(lǐng)域。

模型類別：DeepSeek-VL, DeepSeek-VL2

論文地址：[2403.05525] DeepSeek-VL: Towards Real-World Vision-Language Understanding

4. DeepSeek Math（數(shù)學(xué)推理模型）

DeepSeek Math 主要針對數(shù)學(xué)推理任務(wù)優(yōu)化，適用于數(shù)學(xué)問題求解、公式推導(dǎo)、數(shù)學(xué)建模等任務(wù)。

主要特性：

• 適用于解方程、數(shù)學(xué)證明、數(shù)值計(jì)算等任務(wù)。
• 結(jié)合符號(hào)推理和深度學(xué)習(xí)，提高數(shù)學(xué)問題的解答能力。
• 可用于數(shù)學(xué)教育、科學(xué)研究等領(lǐng)域。

論文地址：?[2402.03300] DeepSeekMath: Pushing the Limits of Mathematical Reasoning in Open Language Models

5. DeepSeek Chat（對話模型）

DeepSeek Chat 是專門針對對話任務(wù)優(yōu)化的聊天 AI，旨在提供更自然、更符合人類溝通習(xí)慣的交互體驗(yàn)。

主要特性：

• 經(jīng)過 RLHF 訓(xùn)練，提高對話的連貫性和可控性。
• 適用于 AI 助手、智能客服、社交聊天等應(yīng)用場景。
• 支持多輪對話記憶，提升用戶體驗(yàn)。

6. DeepSeek MoE（專家混合模型）

DeepSeek MoE（Mixture of Experts）采用專家混合架構(gòu)，在計(jì)算效率和模型能力之間取得平衡，適用于大規(guī)模推理任務(wù)。

主要特性：

• 采用 MoE 機(jī)制，提高計(jì)算效率。
• 適用于超大規(guī)模 NLP 任務(wù)。
• 結(jié)合多個(gè)子模型，根據(jù)任務(wù)動(dòng)態(tài)分配計(jì)算資源。

論文地址：[2401.06066] DeepSeekMoE: Towards Ultimate Expert Specialization in Mixture-of-Experts Language Models

不同版本，?DeepSeek-V2，?DeepSeek-V2-Lite，?DeepSeek-V3 ....

7. DeepSeek-R1

DeepSeek-R1-Zero

DeepSeek-R1-Zero 是一款完全基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的開源推理模型，未使用任何監(jiān)督微調(diào)數(shù)據(jù)。在推理任務(wù)中表現(xiàn)優(yōu)異，例如在 AIME 2024 數(shù)學(xué)競賽中，其 pass@1 分?jǐn)?shù)從 15.6% 提升至 71.0%，接近 OpenAI 的同類模型水平。訓(xùn)練過程中，模型展現(xiàn)了自我進(jìn)化能力，如反思和重新評估解題方法。

這些模型的發(fā)布展示了 DeepSeek 在 AI 領(lǐng)域的創(chuàng)新能力，特別是在推理和訓(xùn)練方法上的突破。它們?yōu)?AI 模型的開發(fā)提供了新的思路，強(qiáng)調(diào)了高效和創(chuàng)新的重要性。

DeepSeek-R1

DeepSeek-R1 是 DeepSeek 開發(fā)的開源 AI 模型，在多個(gè)基準(zhǔn)測試中表現(xiàn)出色，甚至超越了一些行業(yè)領(lǐng)先的模型。值得注意的是，DeepSeek-R1 的開發(fā)成本僅為 600 萬美元，遠(yuǎn)低于其他大型 AI 模型的開發(fā)費(fèi)用

總結(jié)

DeepSeek 在 AI 領(lǐng)域的研究覆蓋多個(gè)重要方向，包括 NLP、代碼生成、多模態(tài) AI、數(shù)學(xué)推理等。無論是開發(fā)者、研究人員還是 AI 愛好者，都可以從這些模型中找到適合自己需求的工具。未來，DeepSeek 可能會(huì)推出更多創(chuàng)新模型，讓我們拭目以待！

其它

DeepSeek-R1 和 DeepSeek-V3比較

盡管它們都屬于大型語言模型，但在設(shè)計(jì)目標(biāo)、訓(xùn)練方法和應(yīng)用場景上存在顯著差異。

1. DeepSeek-R1

• 設(shè)計(jì)目標(biāo)：專注于推理任務(wù)，特別是在數(shù)學(xué)、代碼生成和復(fù)雜邏輯推理領(lǐng)域。

• 訓(xùn)練方法：采用多階段循環(huán)訓(xùn)練，包括基礎(chǔ)訓(xùn)練、強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）和微調(diào)的交替進(jìn)行，以增強(qiáng)模型的深度思考能力。

• 應(yīng)用場景：適用于需要深度推理的任務(wù)，如數(shù)學(xué)建模、代碼生成和復(fù)雜邏輯推理等。

2. DeepSeek-V3

• 設(shè)計(jì)目標(biāo)：追求高效的自然語言處理，強(qiáng)調(diào)模型的可擴(kuò)展性和計(jì)算效率。

• 訓(xùn)練方法：基于混合專家（MoE）架構(gòu)，結(jié)合廣泛的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，提供增強(qiáng)的性能能力。

• 應(yīng)用場景：適用于大規(guī)模自然語言處理任務(wù)，特別是在多語言應(yīng)用和需要高效計(jì)算的場景中表現(xiàn)出色。

主要區(qū)別

• 架構(gòu)差異：DeepSeek-R1 強(qiáng)調(diào)通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)提升推理能力，而 DeepSeek-V3 則采用 MoE 架構(gòu)，注重模型的可擴(kuò)展性和效率。

• 訓(xùn)練成本：DeepSeek-V3 的訓(xùn)練成本約為 DeepSeek-R1 的六分之一，體現(xiàn)了其在計(jì)算資源利用上的優(yōu)勢。

• 應(yīng)用領(lǐng)域：DeepSeek-R1 更適合需要深度推理的專業(yè)領(lǐng)域，而 DeepSeek-V3 則適用于廣泛的自然語言處理任務(wù)。

總的來說，DeepSeek-R1 和 DeepSeek-V3 各有優(yōu)勢，選擇哪種模型取決于具體的應(yīng)用需求和場景