山东大学:《DeepSeek应用与部署》|附PPT下载方法

发布于:2025-03-29 ⋅ 阅读:(28) ⋅ 点赞:(0)
导 读INTRODUCTION

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       今天分享是由山东大学带来的 DeepSeek指南《DeepSeek应用与部署》主要介绍了DeepSeek模型的发展历程、技术创新、应用场景、能力层级、部署方案以及如何实现人机高效协作等内容。为理解DeepSeek模型及其应用提供了全面的介绍,并通过详细的技术创新和应用场景分析,展示了DeepSeek在不同行业中的潜力和价值。

如果感兴趣的话,根据下方提示可以自取哈。

点击下载→山东大学:《DeepSeek应用与部署》

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以下是部分内容预览:
以下是对这些核心内容的简要概述:
1.DeepSeek模型概述:

AIGC发展历程:介绍了生成式AI的发展历程,包括使用生成式模型生成各类数据、注意力机制、Transformer架构、数据学习扩展法则、RLHF等。

自然语言处理与语言模型:描述了自然语言处理的目标和语言模型的统计建模方法。

大语言模型LLM:概述了2018年至2024年大语言模型的发展情况。

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2.DeepSeek介绍:

DeepSeek技术创新:详细介绍了DeepSeek V2和V3的主要技术创新,包括模型架构、稀疏激活、低秩压缩、多模态数据融合与结构化理解等。

DeepSeek推理模型:描述了强化学习框架GRPO和奖励模型在DeepSeek中的应用。

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3.DeepSeek应用场景:

赋能职场多维场景:列举了DeepSeek在制作PPT、短视频、编写代码、创建思维导图等方面的应用。

能力层级:从基础能力层到终极能力层,详细描述了DeepSeek在不同层次上的能力。

三种模式对比:对比了DeepSeek V3、R1和联网搜索三种模式在处理速度、语言理解能力、架构特点等方面的差异。

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4.DeepSeek部署方案:

替代部署方案:介绍了本地部署蒸馏小模型、第三方UI客户端接入服务、秘塔AI搜索等方法。

API调用方法:详细描述了如何通过API调用DeepSeek模型,包括使用Python、curl等工具的示例代码。

Token用量计算:解释了token的定义和计算方法。

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5.DeepSeek在行业中的应用:

酒企场景:包括市场分析与消费者洞察、智能营销与个性化推荐、生产优化与质量控制等。

房产装修:涵盖智能设计与方案生成、施工进度管理与优化、材料采购与供应链优化等。

知识产权服务:涉及专利检索与分析、侵权检测与风险评估、知识产权法律咨询等。

金融行业:包括智能投顾与投资分析、风险管理与欺诈检测、信用评分与贷款审批等。

跨境贸易:涵盖市场分析与需求预测、供应链优化与物流管理、跨境支付与汇率风险管理等。

健康医美:涉及个性化治疗方案设计、客户管理与智能咨询、市场分析与需求预测等。

智库咨询机构:包括智能研究与数据分析、政策分析与预测、行业趋势分析与市场预测等。

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6.DeepSeek职场应用风险:

数据隐私泄露:使用DeepSeek处理敏感信息可能导致数据泄露,需确保在安全环境下操作。

模型偏见:模型可能无意中学习到训练数据中的偏见,导致输出结果存在不公平或歧视性内容。

内容安全问题:生成的内容可能包含不当信息、仇恨言论或其他违反法律法规的内容。

用户输入不确定性:用户输入的模糊性或恶意操作可能导致AI输出错误或有害信息。

法律合规风险:不当使用DeepSeek可能触犯知识产权法、隐私法等相关法律法规。

供应链安全:依赖第三方组件和服务可能存在安全隐患,影响整体系统的安全性。

模型滥用:可能被用于非法目的,如网络犯罪、诈骗等。

性能限制:尽管DeepSeek R1表现出色,但仍有其性能边界,特别是在处理超出其训练数据范围的任务时。

成本考量:本地部署和运行大型语言模型可能会产生显著的成本。

伦理道德挑战:AI的广泛使用可能引发一系列伦理问题,如就业替代、个人隐私权侵犯等。

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7.实现人机高效协作:

明确任务需求:确保任务需求明确且具体,以便DeepSeek能够准确理解和执行。

优化提示词工程:根据DeepSeek的不同模式调整提示词,提高模型的响应质量和效率。

持续反馈与调整:通过持续反馈和调整,优化DeepSeek的输出结果,使其更符合用户需求。

结合人类判断:在关键决策中,结合人类判断和DeepSeek的输出,确保决策的准确性和可靠性。

数据安全和隐私保护:确保在使用DeepSeek过程中,数据的安全和隐私得到充分保护。

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篇幅有限以上只是部分内容概览


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