DeepSeek从入门到精通科普PPT分享.pptx

2025.02

DeepSeek:从入门到精通

·Deepseek是什么?

·Deepseek能够做什么?·如何使用Deepseek?

DeepSeek是什么?

·DeepSeek是一家专注通用人工智能(AGI)的中国科技公司，主攻大模型研发与应用。·DeepSeek-R1是其开源的推理模型，擅长处理复杂任务且可免费商用。

性能对齐OpenAl-01正式版

DeepSeek-R¹在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，在仅有极少标注数据的情况下，极大提升了模型推理能力在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩OpenAl01正式版。

AI

十

国产

十

免费

十

开源

十

强大

Accuracy/Percentile(%)

DeepSeek可以做什么?

直接面向用户或者支持开发者，提供智能对话、文本生成、语义理解、计算推理、代码生成补全等应用场景，支持联网有哪些信誉好的足球投注网站与深度思考模式，同时支持文件上传，能够扫描读取各类文件及图片中的文字内容。

情感回应对话能力

文本生成与创作

自然语言处理

专业领域间答

上下文理解

能力图谱

方案规划

实体识别

知识整合

关系抽取

概念关联

逻辑推理

任务分解

语言理解

情感分析

风脸评估

辅助决策

流程优化

文本分类

文案写作

知识推理

图像理解

因果推理

文本创作

文章/故事/诗歌写作营销文案、广

告语生成

社交媒体内容(如推文、帖子)剧

本或对话设计

摘要与改写

长文本摘要(论文、报告)

文本简化(降低复杂度)

多语言翻译与本地化

结构化生成

表格、列表生成(如日程安排、菜谱)代码注释、文档撰写

文本生成

O=知识推理

知识推理

逻辑问题解答(数学、常识推理

)

因果分析(事件关联性)

语义分析-O

语义解析

情感分析(评论、反馈)

意图识别(客服对话、用户查询)实体提取(人名、地点、事件)

文本分类●

文本分类

主题标签生成(如新闻分类)垃圾内容检测

自然语言理解与分析

代码生成

代码调试

技术文档处理

·根据需求生成代

·错误分析与修复

·API文档生成

码片段(Python

建议

·代码库解释与示

、JavaScript)

·代码性能优化提

例生成

·自动补全与注释

示

生成

编程与代码相关

SVG矢量图

Mermaid图表

React图表

·基础图形

·流程图

·折线图

·图标

·时序图

·柱状图

·简单插图

·类图

·饼图

·流程图

·状态图

·散点图

·组织架构图

·实体关系图

·思维导图

·雷达图

·组合图表

常规绘图

我是DeepSeek,很高兴见到你!

我可以路你写代码、读文件、写作各种例意内容，造把你89任苏交给我吧-

(由于技术原因，联网有哪些信誉好的足球投注网站暂不可用)

您好，我的知识截止日期是2024年7月，这意味着我可以提供截至该时间点的信息问题，我会尽力为您提供准确和必威体育精装版的答案。

心P

□

言L土成

和数据。如果您有任何

如何使用DeepSeek?

如何从入门到精通?

当人人都会用AI时，你如何用得更好更出彩?

推理模型

推理大模型：推理大模型是指能够在传统的大语言模型基础上，强化推理、逻辑分析和决策能力的模型。它们通常具备额外的技术，比如强化学习、神经符号推理、元学习等，来增强其推理和问题解决能力。

·例如：DeepSeek-R1,GPT-03在逻辑推理、数学推理和实时问题解决方面表现突出。

非推理大模型：适用于大多数任务，非推理大模型一般侧重于语言生成、上下文理解和自然语言处理，而不强调深度推理能力。此类模型通常通过对大量文本数据的训练，掌握语言规律并能够生成合适的内容，但缺乏像推理模型那样复杂的推理和决策能力。

·例如：GPT-3、GPT-4(OpenAI),BERT(Google),主要用于语言生成、语言理解、文本分类、翻译等任务

o

维度

推理模型

通用模型

优势领域

数学推导、逻辑分析、代码生成、复杂问题拆解

文本生成、创意写作、多轮对话、开放性问答

劣势领域

发散性任务(如诗歌创作)

需要严格逻辑链的任务(如数学证明)

性能本质

专精于逻辑密度高的任务

擅长多样性高的任务

强弱判断

并非全面更强，仅在其训练目标领域显著优于通用模型

通用场景更灵活，但专项任务需依赖提示语补偿能力

概率预测(快速反应模型，如ChatGPT4o)

链式推理(慢速思考模型，如OpenAIo1)

性能表现

响应速度快，算力成本低

慢速思考，算力成本高

运算原理

基于概率预测，通过大量数据训练来快速预测可能的答案

基于链式思维(Chain-of-Thought),