- DeepSeek 系列模型是由中国公司深度求索（DeepSeek Inc.）开发的一系列人工智能模型，涵盖自然语言处理（NLP）、多模态和代码生成等领域。这些模型以高性能、高效训练和广泛的应用场景著称。
DeepSeek开源了啥？
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Open Source Initiative（简称OSI）专门针对AI提出了3种概念：开源AI系统、开源AI模型和开源AI权重
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- 开源AI系统包括训练数据、代码和权重。代码和权重需要按照开源协议提供，而训练数据只需要公开出处（因为一些数据集确实无法公开提供）
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开源模型只需要提供用于推理的代码和权重，并按照开源协议提供。
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开源AI权重只需要提供用于推理的权重，并按照开源协议提供。
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那么在OSI的AI开源定义下，DeepSeek也属于开源AI模型+技术文档的半开源模式
- github仓库协议是MIT协议，允许商用和二次开发。
- 模型论文：涵盖通用大模型（2401.02954）、代码生成（2401.14196）、数学推理（2402.03300）、多模态（2403.05525）等多个领域。
技术架构
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Transformer架构Transformer架构是DeepSeek大模型的核心技术之一。它摒弃了传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）结构，采用了全新的自注意力机制，能够并行处理输入序列中的每个元素，从而大大提高了模型的计算效率。Transformer架构的引入，使得DeepSeek大模型在处理长文本和复杂语言任务时表现出色。
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Mixture-of-Experts（MoE）架构
MoE架构是DeepSeek大模型的另一项关键技术。它将模型划分为多个专家子模型，每个子模型负责处理不同的输入任务。通过引入MoE架构，DeepSeek大模型能够更高效地利用计算资源，提高模型的泛化能力和鲁棒性。同时，MoE架构的引入也为模型的动态调整和优化提供了更多可能性。
模型列表(部分展示)
1. DeepSeek LLM
- 定位：通用大语言模型，对标GPT-3.5级别。
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参数规模：
- DeepSeek 7B：70亿参数
- DeepSeek 67B：670亿参数
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优势：
- 高效训练：通过优化算法和架构（如稀疏注意力机制），显著降低训练成本。
- 长上下文支持：支持16K至128K token的上下文窗口，适合处理长文本任务。
- 中文优化：在中文任务（如古文理解、现代汉语生成）上表现优异。
- 开源生态：部分版本开源，支持学术和商业应用（如DeepSeek-MoE已开源）。
- 应用场景：对话系统、文本生成、摘要、翻译等。
2. DeepSeek Math
- 定位：专注于数学推理和科学计算的模型。
- 参数规模：70亿参数（7B）。
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优势：
- 数学能力突出：在MATH、GSM8K等数学评测基准中表现优异，尤其在复杂数学问题求解和定理证明上。
- 多语言数学支持：支持中英文数学问题的理解和生成。
- 训练数据：包含大量数学教材、论文和解题过程数据。
- 应用场景：教育辅助、STEM领域研究、自动解题工具。
3. DeepSeek-Coder
- 定位：代码生成与理解的代码大模型。
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参数规模：
- DeepSeek-Coder-1.3B/6.7B/33B：不同参数规模适配不同场景。
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优势：
- 多语言支持：覆盖Python、Java、C++等主流编程语言。
- 长上下文窗口：支持16K token上下文，适合处理大型代码库。
- 代码补全与调试：在HumanEval等评测中表现接近GPT-4，生成代码准确率高。
- 应用场景：代码自动生成、代码补全、代码审查、跨语言代码翻译。
4. DeepSeek-V3
- 定位：高性能多模态大模型。
- 参数规模：未公开具体参数，但采用混合专家（MoE）架构。
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优势：
- 多模态能力：支持文本、图像、音频等多模态输入和生成。
- 高效推理：MoE架构在推理时激活部分专家，降低计算成本。
- 高性价比：在同等性能下，推理成本仅为GPT-4的1/100。
- 应用场景：跨模态搜索、内容生成（如图文描述）、智能助手。
5. DeepSeek-MoE
- 定位：基于混合专家架构（Mixture of Experts）的高效模型。
- 参数规模：16B参数（稀疏激活，实际计算量相当于2B模型）。
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优势：
- 计算高效：MoE架构在推理时仅激活部分参数，显著降低资源消耗。
- 性能接近稠密模型：在多个评测中接近或超越同级别稠密模型（如LLaMA2-7B）。
- 开源：模型权重和训练代码已开源。
- 应用场景：资源受限环境下的部署（如边缘设备）、大规模商业应用。
6. DeepSeek-R1
- 定位：强化学习优化的对话模型。
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优势：
- 对齐能力：通过人类反馈强化学习（RLHF）优化，生成内容更安全、符合伦理。
- 多轮对话：在复杂对话场景中保持上下文连贯性。
系列模型的共同优势
- 数据质量：训练数据经过严格清洗和去重，覆盖高质量中英文语料。
- 动态Token化：改进的分词策略（如动态Token扩展），提升中文处理效率。
- 开源生态：部分模型开源（如DeepSeek-Coder、DeepSeek-MoE），推动社区协作。
- 成本优势：通过架构优化（MoE、稀疏计算）降低训练和推理成本。
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