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DeepSeek R1是什么?DeepSeek R1教学

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2025/04/07

DeepSeek R1
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最近 AI 领域掀起热烈讨论,来自中国的新创公司 DeepSeek 推出的 AI 模型——DeepSeek R1,以惊人的效能和低成本策略引发关注,究竟 DeepSeek R1 是什么?与其他 AI 模型相比,它有哪些技术优势?如何实际应用?GenApe将深入解析 DeepSeek R1 教学、特色及与主流 AI 模型比较,帮助你掌握这款新兴 AI 模型的潜力与应用!

文章目录
  1. DeepSeek
  2. DeepSeek R1是什么?与其它模型比较
  3. 与DeepSeek R1相关AI工具推荐

DeepSeek

DeepSeek是一种大语言模型(LLM),技术可与 OpenAI、Anthropic 等国际 AI 领导者竞争,但 DeepSeek 更专注于实现 AGI,让 AI 变得更通用、更智能

相较于 OpenAI 采取封闭策略,DeepSeek 以开源、低成本、高效率为核心,吸引全球开发者与企业关注。其技术核心包括:

  • Multi-head Latent Attention (MLA):通过低秩因子分解技术减少内存使用,加速长文本处理。
  • 混合专家(MoE)架构:仅有启动部分参数计算,提高效率并降低能耗。
  • FP8 混合精度训练:相较于传统 FP16、FP32,能更省内存并提升运算速度。
  • DualPipe 通讯优化:改善 GPU 间数据传输,降低延迟。

AGI是什么?

AGI 全名为 Artificial General Intelligence,是“人工通用智能”的缩写,目前仍在开发中,目标是 让 AI 跟人类一样聪明,能够理解并学习,使其功能不单一化,能像人一样思考,甚至拥有自我意识

DeepSeek R1是什么?与其它模型比较

DeepSeek R1 是基于 DeepSeek-V3 架构的先进 AI 模型,专注于数学推理、代码生成与逻辑推理,DeepSeek R1 采用纯强化学习(RL)进行训练,跳过有监督式微调(SFT),减少人工标注成本,提升推理能力与泛化性。

核心技术特色

特色如下

  • 强化学习训练:抛弃 SFT,让 AI 自行探索解题策略。
  • 冷启动机制(Cold Start):通过少量高质量“思考链”(CoT) 微调模型,提高推理能力。
  • 多阶段训练策略:结合数学、程序、逻辑与科学问题,避免语言混杂,提高模型一致性。
  • 专家混合(MoE)架构:拥有 6,710 亿参数,但每次运行仅使用 370 亿参数,以平衡效能与计算资源。
  • 双重奖励机制:通过“正确性奖励”与“格式奖励”,确保答案精确且推理过程完整。

DeepSeek R1 VS. DeepSeek V3

特性 DeepSeek V3 DeepSeek R1
模型规模 6,710 亿(MoE 架构,每次使用 370 亿参数) 与 V3 相当,使用类似的 MoE 架构
创新技术 MoE 架构效能提升,结合多阶段数据优化 采用 GRPO 方式进行强化学习(RL),提升无微调模型的推理能力
应用功能 适用于 NLP 任务,如文本生成、语言理解、翻译 适用于高阶推理,如数学解题、代码编写、复杂逻辑分析

DeepSeek R1 VS. GPT-o1

比较项目 DeepSeek R1 GPT-o1
开发公司 深度求索(中国) OpenAI(美国)
技术架构 开源(DeepSeek-V3、R1),允许开发者自由部署与微调 封闭式 Transformer,多模态能力(文字、语音、图像)
市场定位 中国市场为主,专注开发者与技术应用 全球市场领导者,与 Microsoft 深度整合

推理与训练

比较项目 DeepSeek R1 GPT-o1
训练成本 558 万美元(DeepSeek-V3) 10 亿美元(GPT-4o)
训练方法 纯强化学习(RL) + 冷启动微调(SFT) 强化学习(RLHF) + 大规模监督微调
推理能力 擅长数学解题、代码编写、逻辑推理 擅长自然语言生成、多模态推理(文本、语音、图像)

DeepSeek R1 教学

安装 Ollama

DeepSeek R1 依赖 Ollama 来本地运行,首先需要安装 Ollama。

  • 搜索官方网站:Ollama
  • 根据您的操作系统(Windows/macOS/Linux)下载对应版本。

DeepSeek R1下载

DeepSeek R1 提供多种参数规模(1.5B、7B、8B、14B、32B、70B、671B),选择适合自己电脑规格的版本,以下示例为7B。

ollama run deepseek-r1:7b

验证安装

下载完成后,执行以下指令,检查 DeepSeek R1 是否成功安装:

ollama list

执行 DeepSeek R1

执行以下命令启动模型:

ollama run deepseek-r1

以上步骤完成后,即可开始使用 DeepSeek R1!

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