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当DeepSeek邂逅搜索：开启垂直领域搜索新时代
DeepSeek 技术探秘 DeepSeek 之所以能在大模型领域崭露头角，离不开其先进的技术架构。它基于 Transformer 架构搭建，这是一种在自然语言处理中广泛应用的架构，摒弃了传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），完全依赖注意力机制，为处理序列数据提供了全新的思路。Tra...
了解Deepseek（本地部署及可视化）
DeepSeek 了解新技术的一天 发展历程 2023 年 11 月 2 日，发布首个模型 DeepSeek Coder，可免费用于商业用途且完全开源，专注于编码相关任务。 2023 年 11 月 29 日，推出 DeepSeek LLM，参数规模达 670 亿，性能接近 GPT-4，同期发布聊天版...
深度剖析DeepSeek大模型：技术架构详览、应用场景探索
一、DeepSeek大模型概览 DeepSeek，一款源自中国深度求索（DeepSeek Inc.）团队的大规模预训练语言模型，以其高效推理、多模态融合及对垂直领域的深度优化而著称。该模型旨在通过技术创新，打破“规模决定一切”的传统桎梏，追求“轻量级参数，卓越性能”的完美平衡，同时摆脱对大算力的过度...
电商个性化新体验：DeepSeek智能推荐，重塑消费者旅程
电商个性化新体验 在电商行业，个性化体验已经成为吸引和留住消费者的关键因素之一。DeepSeek利用先进的深度学习和数据分析技术，对消费者的购物行为、偏好、历史记录等多维度数据进行深入挖掘和分析，从而为消费者提供个性化的商品推荐和服务。 这种个性化的购物体验，不仅提高了消费者的购物满意度和忠诚度，还...
DeepSeek中的多头潜在注意力（MLA）浅尝
MLA是MHA的变体，因此先来看看MHA。 MHA（多头注意力） MHA通过将输入向量分割成多个并行的注意力“头”，每个头独立地计算注意力权重并产生输出，然后将这些输出通过拼接和线性变换进行合并以生成最终的注意力表示。 将 Q Q Q分成了多个部分，每个部分进行注意力。比如 Q Q Q的...
DeepSeek背后的数学：深入解析GRPO
本文深入探讨群体相对策略优化（GRPO）背后的数学原理，这是驱动DeepSeek卓越推理能力的核心强化学习算法。 我们将解析GRPO的工作原理、关键组成部分，以及它为何成为训练先进大规模语言模型的颠覆性技术。 GRPO的基础 什么是GRPO？群体相对策略优化（GRPO）是一种强化学习（RL）算法，专...
日本脸书Facebook代运营：如何投放广告与代运营合作全解析
在全球化的数字营销中，日本市场以其独特的文化背景和消费习惯，吸引了众多企业的关注。Facebook作为全球领先的社交媒体平台，也在日本拥有大量的用户。然而，对于许多希望在日本市场进行广告投放的企业来说，如何有效地开展Facebook广告活动是一大挑战。本文将围绕“日本脸书Facebook代运营”这一...
DeepSeek R1：纯强化学习的逆袭之路
“又来一个 AlphaZero 时刻！”这句话或许会在科研圈中引起共鸣。DeepSeek 团队靠着炫酷的纯强化学习（RL），在数学与代码这种双螺旋（Chain-of-Thought）的数据上下一番苦功，催生出了堪比闭源模型的 Reasoning 大牛——R1-Zero。在一片“脑洞大开”的 RL 热...
DeepSeek：探索未来生活的智能引擎
随着人工智能和大数据的飞速发展，传统的数据处理和搜索方式正在经历一场深刻的变革。DeepSeek作为一种新兴的智能数据搜索与分析技术，已经开始展现出其巨大的潜力。它不仅能够在海量数据中快速提取最相关的信息，还能够根据个体的需求提供更加个性化的服务。本文将深入探讨DeepSeek对未来生活的影响，分析...
一文介绍DeepSeek的模型蒸馏和模型量化技术
1 关于DeepSeek 最近大火的DeepSeek给中国AI市场带来了很多热度，在DeepSeek的官网，也反复提及 “模型蒸馏” 技术。 大模型的模型蒸馏和模型量化是当前人工智能领域中重要的研究方向，它们对于提高模型的部署效率、降低资源消耗具有重要意义。 2 模型蒸馏(Model Distil...