DeepSeek大模型分享与展望-清华大学.pdf

2025/02/06

DeepSeek大模型介绍与

展望

引言概述

01

DeepSeek大模型概述

02

CONTENTS

目录

03DeepSeek应用场景

04技术创新与突破

05挑战与解决方案

CONTENTS

目录06未来发展趋势

07结论与展望

引言概述

大模型概念介绍

大模型定义应用场景广泛技术创新驱动

具有海量参数和强大能力涵盖自然语言处理、计算自监督学习等技术推动大

的模型机视觉等模型发展

DeepSeek背景简述

大模型发展趋势DeepSeek应运而生多领域应用前景

模型规模持续增长，技术创新不断基于大模型趋势，开发具有独特优势在自然语言处理、计算机视觉等多领

的大模型域有广泛应用前景

DeepSeek大模型概述

模型架构解析

深度学习架构

采用先进的深度学习框架

多层神经网络

包含多层神经网络结构

模块化设计

支持模块化设计，便于扩展与优化

训练数据与方法

Deep

Learning

大规模数据集自监督学习精细调优

使用海量数据进行训练结合自监督学习方法提升效果通过精细调优提升模型性能

特点与优势概述

泛化能力强

具备出色的泛化能力，适

应多种场景

高效处理低资源消耗

高效处理大规模数据，响在保证性能的同时，降低

应迅速资源消耗

DeepSeek应用场景

自然语言处理应用

文本生成与理解语言翻译情感分析

利用DeepSeek进行高效文本支持多语种翻译，提升跨语言精准识别文本情感，助力智能

生成与理解