DeepSeek 与 DeepSeek-R1 专业研究报告.pdf

DeepSeek与DeepSeek-R专业研究报告

第章引⾔

.背景与意义

..⼤模型兴起与国际竞争

..闭源⼤模型的局限与开源需求

..DeepSeek的出现与价值

.报告⽬标与结构

..报告⽬标

..报告适⽤读者

..报告结构

..期望成果

第章DeepSeek背景与产品线概述

.公司与团队背景

..创⽴缘起与核⼼定位

..团队规模与研发模式

..⻓期愿景：AGI与技术普惠

.发展历程与产品线（V系列、R系列）

..产品线概述与演进逻辑

..V系列：V、V等通⽤对话与内容⽣成

..R系列：R等深度推理与逻辑思维

..产品线未来展望

..⼩结

第章DeepSeek-R：主要特征与开源理念

.专注推理与思维链的专家模型

..深度推理与逻辑严度

..RL驱动的⾃我训练与评估

..专家模型定位

.开源策略与低成本⾼性能定位

..全⾯开源：MIT许可

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..成本与性能权衡

..实际应⽤价值

.与主流⼤模型（GPT-等）的对⽐

..模型规模与性能

..开源/闭源⽣态差异

..成本与商业策略

..⼩结

第章四⼤创新深⼊分析

.数据集准备创新：极少⼈⼯标注+强机器⾃学习

..⼩样本⼈⼯标注与基础对⻬

..⾃动判分与机器⾃学习

()针对可验证任务的⾃动评分

()针对开放性任务的奖励模型

..AI教AI的循环⾃增强

..效果与意义

.模型训练架构创新：MLA+MoE+MTP

..多头潜在注意⼒（MLA,Multi-HeadLatentAttention）

..混合专家（MoE,MixtureofExperts）

..多Token并⾏预测（MTP,Multi-TokenParallelism）

..综合优势

.算⼒调配系统创新：HAI-LLM、负载均衡、FP等

..分布式并⾏框架：DualPipe+专家并⾏+ZeRO

..通信优化与负载均衡

..FP混合精度与内存管理

..效果与评估

.底层硬件调⽤创新：绕过CUDA，直接使⽤PTX

..PTX指令级编程动机

..DeepSeek的PTX⾃定义内核

..在降配版H上的极致适配

.综述：四⼤创新的协同效应

第章训练成本与效率评估

.相较主流⼤模型的成本对⽐

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..DeepSeek‐R/DeepSeek‐V的训练成本

..GPT-、Claude等闭源⼤模型的传闻投⼊

..开源/闭源与成本分摊

.关键开销与资源利⽤率

..硬件投⼊：GPU、机房与电费

..⼈⼯标注与数据获取成本

..训练效率与GPU利⽤率

..效益与⻛控平衡

.效率评估：综合对⽐与总结

..与传统⼤模型训练流程的差异

..训练效率指标简析

..对⾏业的启示

.⼩结

第章⾏业影响与中美AI竞争

.市场格局冲击与开源⽣态

..开源⼤模型的崛起

..对市场格局的潜在冲击

..⽣态共创与⼆次开发

.对美国芯⽚封锁的启示

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