deepseek各种模型（deeproke）

DeepSeek是一款基于AI技术的智能搜索引擎，结合深度学习与自然语言处理，提供精准、高效的搜索体验。探索DeepSeek，感受未来智能搜索的无限可能！

本文目录一览：

• 1、如何评价深度求索发布的开源代码大模型deepseekcoder?
• 2、deepseek怎么训练模型
• 3、v3和r1的区别
• 4、如何评价深度求索发布的deepseekllm67b?

如何评价深度求索发布的开源代码大模型deepseekcoder?

Deepseek的中文名是深度求索。这个名字寓意着该公司对人工智能领域深度探索和不懈追求的精神。Deepseek是量化巨头幻方量化的子公司，专注于提供高质量的人工智能编码服务，并在自然语言处理等领域有着出色的表现。

DeepSeek是由国内量化巨头幻方量化旗下的子公司深度求索开发的人工智能产品。幻方量化是一家专注于量化对冲基金的公司，而深度求索则是其专注于研究世界领先的通用人工智能底层模型与技术的子公司。DeepSeek作为深度求索的重要研发成果，已经在全球范围内引起了广泛的关注和影响。

深度求索的5大龙头股包括三六零、万兴科技、海光信息、浙江东方和浪潮信息。三六零：作为全网安全龙头，三六零在存储、处理安全数据大平台领域具有优势，并且已经宣布其安全大模型正式接入DeepSeek。这使其在DeepSeek概念股中占据重要地位。

论文在各种编程任务上评估了Magicoder和MagicoderS，包括Python文本到代码生成、多语言代码补全和解决数据科学问题。增强后的模型在HumanEval和MBPP、MultiPL-E和DS-1000上均取得显著提升。论文还探讨了DeepSeek AI在DeepSeek-Coder系列模型上的进展，并应用了OSS-INSTRUCT来创建Magicoder-DS和MagicoderS-DS。

莲花控股旗下孙公司莲花紫星已成功部署了DeepSeek R1大模型，并在自有算力平台上支持智能体调用。这表明莲花控股与DeepSeek在技术层面有深度的合作。然而，莲花控股并未直接或间接持有DeepSeek所属公司杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司的股权。

deepseek怎么训练模型

1、DeepSeek训练自己的AI模型主要分为数据准备、模型选择、训练过程以及评估与优化四个步骤。数据准备是关键。你需要收集并整理大量与你想要解决的问题相关的数据。这些数据需要经过预处理，比如清洗、标注等，以便模型能够更好地学习。就像你学习新知识前需要准备好教材和资料一样。接下来是模型选择。

2、要使用DeepSeek自己训练模型，首先需要准备数据集，然后选择合适的模型架构进行训练，并通过调整训练参数来优化模型性能。数据准备：在DeepSeek平台上，你可以通过数据导入功能将你的数据集上传到平台。DeepSeek支持多种数据格式，如CSV、Excel等，方便你根据实际需求导入数据。

3、要将DeepSeek训练为私有模型，可按以下步骤进行。首先准备私有数据集，收集与自身业务相关、具有针对性的数据，涵盖文本、图像等多种形式，并进行清洗和预处理，去除噪声、错误数据，统一数据格式。接着选择合适的训练环境，可搭建本地服务器，配备高性能GPU以加速训练过程，也可使用云服务提供商的计算资源。

4、要使用DeepSeek自己训练模型，你需要遵循一系列步骤，包括数据准备、模型选择、环境配置、微调、评估和部署。首先，数据准备是关键。你需要收集并清洗相关数据，注意数据的质量和格式。例如，如果是文本数据，可能需要进行清洗、标注，并转换为特定格式如JSONL。同时，数据的多样性也很重要，以避免模型出现偏差。

5、接下来，准备你的数据集。DeepSeek是一个深度学习模型，需要大量的标注数据进行训练。你需要将数据集分成训练集、验证集和测试集。这些数据应该是与你的任务相关的，比如如果你要做的是图像识别，那么你就需要准备大量的标注图像数据。当你的环境和数据集都准备好之后，就可以开始训练了。

v3和r1的区别

R1在数学、代码生成和逻辑推理等领域表现出色deepseek各种模型，例如在MATH-500测试中得分高达93%。此外deepseek各种模型，R1还支持模型蒸馏技术，可以将推理能力迁移至更小deepseek各种模型的模型上，适合本地化部署。这使得R1在科研、算法交易、代码生成等复杂任务中具有广泛应用潜力。总的来说，DeepSeek V3和R1各具特色，分别适用于不同的应用场景。

DeepSeek-V2 在2024年5月亮相，其特点在于提高deepseek各种模型了推理效率和训练经济性。它拥有236B的总参数和21B的活跃参数，适用于多种自然语言处理任务。DeepSeek-Coder-V2 支持高达128，000个令牌的上下文窗口，并能支持338种编程语言，非常适合复杂的编码挑战和数学推理。

DeepSeek目前主要有VVVV5-12V3和R1这几个版本。以下是关于这些版本的一些详细信息：DeepSeek-V1是初版，展示了基本的AI功能。

如何评价深度求索发布的deepseekllm67b?

1、在从PPO到GRPO的转换过程中，GRPO通过最大化每个输出的相对奖励，提供了与奖励模型良好对齐的优势计算方法，避免了奖励模型优化的复杂化。

2、最后，在开放域推理测试中，DeepSeek LLM 67B展现了超越GPT5 turbo的常识性知识和推理能力。DeepSeek致力于探索AGI的本质，推动开源社区的发展。团队成员秉持好奇心、耐心和进取心，专注于长远目标，不断追求更优秀的成果。加入DeepSeek，与我们一起在AGI的征程中“深度求索”，共同推进AGI的到来。

3、评估结果显示，DeepSeek LLM 67B在代码、数学与推理领域性能超越LLaMA-2 70B，与GPT-5相比，DeepSeek LLM 67B Chat表现出更优性能。项目团队后续计划发布关于代码与Mixture-of-Experts（MoE）的技术报告，目标是创建更大、更完善的预训练数据集，以提升推理、中文知识、数学与代码能力。

4、为了增强自然语言理解能力，DeepSeek-Coder-Base模型基于DeepSeek-LLM 7B checkpoint进行额外预训练，处理包含自然语言、代码和数学数据的2B tokens，生成改进的代码模型DeepSeek-Coder-v5。结果显示，尽管编码性能略有下降，但模型在数学推理和自然语言处理方面显著提升。

5、DeepSeek LLM 发布于2023年12月，拥有67B参数，是一个面向广泛语言理解的通用模型，性能与GPT-4相近。DeepSeek-V2 在2024年5月亮相，其特点在于提高了推理效率和训练经济性。它拥有236B的总参数和21B的活跃参数，适用于多种自然语言处理任务。