R1-Distill-Qwen-32B R1-Distill-Qwen-14B R1-Distill-Llama-8B R1-Distill-Qwen-7B R1-Distill-Qwen-1.5B DeepSeek 部署方案 DeepSeek 全系大语言模型支持服务部署 并行解码 模型量化 并行优化 Sampling 及 batch 优 化 CPU 及 传 统 GPU 算 R1-Distill-Qwen-32B R1-Distill-Qwen-14B R1-Distill-Llama-8B R1-Distill-Qwen-7B R1-Distill-Qwen-1.5B DeepSeek 精调方案 DeepSeek 全系大语言模型支持 SFT • 全流程训推工具链，注重实战灵活性、扩展性 • 内置 Angel 加速能力，切实提升训推效率 •

型可预测下一季度应收账款周转率偏离阈值概率，输出如下关 键指标： 预测指标 基准值 波动区间 风险概率 建议审计频率 存货周转率 5.2 ±0.8 68% 季度专项审计 销售费用占比 12% +1.5%/- 0.7% 82% 月度抽样检查 关联交易金额占比 8% ±2% 45% 年度常规审计 2. 决策树驱动的应对方案生成 当检测到关键指标异常时，系统自动触发决策逻辑树，输出可 操作 千万级关系数据查询<1 秒 GraphQL 工作流自动化 Camunda+Docx4j 并发流程实例>100 个 XML Schema 智能问答 BERT+FAISS 索引 问答响应时间<1.5 秒 WebSocket 开发阶段需特别注意三个技术要点：第一，审计数据的敏感性 要求所有模块必须实现数据传输加密和静态数据脱敏；第二，会计 政策变更等业务变化需通过配置化方式应对，避免硬编码；第三， 1. 线上推理时记录模型不确定案例（置信度<85%） 2. 审计专家每周复核 10%的边界案例并标注 3. 每月执行增量训练，更新版本需通过： - 测试集准确率提升≥2% - 误报率下降≥1.5% - 推理速度波动<5% 性能监控指标包括： - 关键字段识别准确率（目标≥92%） - 多表关联分析耗时（目标<3 秒/百万行） - 规则冲突检出率（目标覆盖 95%以上） 版本控制

(Chain of Thought, CoT) QwQ 由通义千问 开发， QwQ 能通 过思考与疑问解 决 一些复杂的问 题。 HIMl DeepSeek-R1 与 Kimi1.5 都采用 RL 来 进 行推理能力的增强 Gemini 2.0 Flash Thinking 经过训 练后，可以生成模 型在回答问题时 经历的思考过程。 推理大模型 ：通过测试时拓展（ 大宗商品交易行情 15 亿 + 政策 590 万 + 资讯 4000 万 + 招投标 14 亿 + 论文 1.2 亿 + 书籍 291 万 百科 410 万 数据描述 数量 专利 1.5 亿 + 数据描述 数量 企业库 1.9 亿 + 数据描述 数量 行业舆情 1.3 亿 + 数据来源： 数据来源： 数据来源： 海量数据资源 风险信息 200 万 + 通用产业数据

79.8 97.3 71.5 65.9 2029 DeepSeek-V3 39.2 90.2 59.1 36.2 1134 模型 架构 参数量 激活参数 R1的15亿蒸馏版 稠密 1.5B 1.5B R1的70亿蒸馏版 稠密 7B 7B R1的140亿蒸馏版 稠密 14B 14B R1的320亿蒸馏版 稠密 32B 32B R1的80亿蒸馏版 稠密 8B 8B R1的700亿的蒸馏版

消耗价目表 资料来源：OpenAI，海通证券研究所 在实际测试中，使用搭载 GPT4 的智能体模型查找新闻并进行总结梳理。这部分的 单次消耗是 42000 个 tokens，成本是 1.5 美元。在实际应用中，假设一天需要统计的股 票新闻大约有 120 家公司，则成本为 35.8 美元，按照汇率 1 : 7.14 折合人民币 255.5 元。而且智能体并不是完美的，在运行过程中出现幻觉或错误循环也是常事。例如智能 写作或打造一个文字冒险游戏等。用户不仅可以与单个智能体进行交流，还可以创建包 含多智能体的群聊，这些智能体可以互相交谈且用户也能参与其中。 2023 年 3 月，Character.AI 完成了一笔 1.5 亿美元的融资，估值达到 10 亿美元， 由 a16z 领投。公司的创始人 Noam Shazeer 曾是谷歌首席软件工程师，也是 Transformer 论文的作者之一。公司将这笔融资用于拓展模型的计算能力并提高其回答

)为标准差。通过设定阈值（如 Z-score 的绝 对值大于 3），可以将超出该范围的数据点视为异常值。另一种方 法是基于箱线图（Boxplot），通过四分位数范围（IQR）来识别 异常值，即超出 1.5 倍 IQR 的数据点被视为异常值。 对于数据集中的异常值，处理方式通常包括以下几种： - 删除 异常值：如果异常值是由于明显的错误（如数据录入错误）而产生 的，且数量较少，可以直接删除这些异常值。 力，通过数据并行或模型并行的方式加速训练过程。 以下是模型压缩与加速技术的性能对比表： 技术 压缩率 速度提升 性能损失 剪枝 2-10x 1.5-3x 0.5-2% 量化 4-8x 2-4x 1-3% 知识蒸馏 2-5x 1.5-2x 1-2% 轻量级架 构 3-6x 2-3x 0.5-1.5% 在实际应用中，通常需要根据具体的场景和需求，结合多种技 术来达到最佳的压缩与加速效果。例如，可以先通过剪枝和量化来

在此之 后, 具有优秀泛化能力与丰富常识的基础模型在计 算机视觉、自然语言处理等领域都展现出令人瞩目 的效果. GPT-4[5]、LLaMA[6]、LLaMA2[7]、Gemini[8]、 Gemini1.5[9] 等大语言模型能与人类进行流畅的对 话, 进行推理任务, 甚至进行诗歌和故事的创作; BLIP (Bootstrapping language-image pre-train- ing)[10 2312.11805, 2024. 8 Georgiev P, Lei V I, Burnell R, Bai L B, Gulati A, Tanzer G, et al. Gemini 1.5: Unlocking multimodal understanding across millions of tokens of context. arXiv preprint arXiv: 2403

15.2 同比增长(%) 39.6 毛利率(%) 总市值 - 营收规模 12.7亿元 26.5 同比增长(%) 53.8 毛利率(%) 总市值 - 营收规模 74.3亿元 1.5 同比增长(%) 25.8 毛利率(%) 总市值 427.6亿 营收规模 25.7亿 16.8 同比增长(%) 毛利率(%) - 总市值 - 营收规模 13.5亿元 13.3

的值被认为是异常值。该方法适用于正态分布的数据集。 2. IQR 方法：计算数据集的四分位数（Q1 和 Q3 ），并通过 IQR（Q3 - Q1 ）来判断异常值。通常情况下，位于 Q1 - 1.5 * IQR 和 Q3 + 1.5 * IQR 之外的点被视为异常值，这种方法对 于偏态分布的数据较为稳健。 3. 基于模型的方法：可以利用机器学习模型，如孤立森林 （Isolation Forest）和局部离群因子（LOF）等，自动识别

σ=3 异常值数量 标准化 Z-score 标准化 均值=0, 方差=1 标准化后数据 数据增强 时间窗口滑动 窗口大小：5 增强后数据量 数据划分 分层抽样 训练：验证：测试 =7:1.5:1.5 各数据集大小 通过以上详细的数据处理步骤，可以确保 Deepseek 大模型在 银行系统中的高效部署和稳定运行。 4.4 数据安全 在 Deepseek 大模型部署于银行系统的过程中，数据安全是至