导 读INTRODUCTION

 今天分享是由ai呀蔡蔡团队带来的DeepSeek自学手册：《从理论（模型训练）到实践（模型应用）》，这是一篇关于DeepSeek模型训练、应用场景及替代方案的综合指南文章，主要介绍了DeepSeek V3和R1模型的训练过程、性能表现、使用技巧、实际应用场景以及替代方案。为理解和使用DeepSeek模型提供了全面的指导，通过详细介绍模型的训练过程、性能表现、使用技巧、实际应用场景及替代方案，帮助用户更好地利用DeepSeek模型解决实际问题。

点击下载→DeepSeek自学手册：《从理论（模型训练）到实践（模型应用）》

后续会陆续分享DeepSeek讲座视频，关注我们不迷路哦！

以下是部分内容预览：

1.DeepSeek V3和R1模型训练: 

• DeepSeek V3：是一个强大的MoE语言模型，在数学、代码等任务上表现出色。采用了多头潜在注意力（MLA）、DeepSeekMoE架构及多Token预测（MTP）策略进行训练。训练步骤包括无标注数据集预训练、基础大模型训练及通用精调模型训练。

 • DeepSeek R1：是一个擅长处理复杂任务的推理模型，性能比肩OpenAI模型。训练步骤包括从DeepSeek V3基础模型开始，通过强化学习进行推理能力训练。

2.DeepSeek V3和R1性能表现:

 • DeepSeek V3：在知识基准测试中，如MMLU和GPQA，超越所有开源模型，接近闭源模型GPT-4o。在代码与数学竞赛中，如LiveCodeBench和MATH-500，达到开源模型最高水平，部分超越闭源模型。

 • DeepSeek R1：在MMLU、GPQA等知识基准测试中，性能显著超越DeepSeek V3。在数学和代码任务上，如AIME2024和Codeforces，取得了与OpenAI模型相媲美甚至超越的成绩。

3.DeepSeek R1使用技巧:

 • 把R1当人看：用自然语言与R1对话。 

• 学习思维链：围观R1的思维推理过程，提升认知。 

• 请教R1方法论：分析R1的思考过程，学习其思维模型。 

• V3+R1组合拳：结合V3的发散性和R1的收敛性进行任务处理。

4.DeepSeek实际应用场景: 

• 文本生成：文风转换、内容批量生成等。 

• 编码场景：代码生成、调试、注释等。 

• 绘图场景：思维导图、流程图、SVG矢量图等。 

• API应用：接入Word、WPS、Obsidian等软件。

4.DeepSeek替代方案: 

• 在线服务：秘塔AI搜索、纳米AI搜索、硅基流动等。 

• 本地部署：提供详细的设备配置要求，适用于不同规模和需求的本地部署方案。 

• 国内大厂支持：腾讯云、百度云、阿里钉钉等均已接入DeepSeek。 

• 手机厂商支持：华为、荣耀、OPPO等手机厂商也已接入DeepSeek。

篇幅有限以上只是部分内容概览