DeepSeek 每个人都可以读懂的大模型科普报告（高校篇） DeepSeek 大模型赋能高校教学和科 研 厦门大学大数据教学团队作品 2025 年 2 月 25 日 厦门大学 林子雨 副教授 国 内 高 校 大 数 据 教 学 的 重 要 贡 献 者 团队负责人 ：林子雨 副教授 年轻力量： 核心成员全部 46 周岁以下 结构合理： 教学型、 科研型、 实验工程师 专注专业： 从 们在解决复杂问题和应对新的 场 景时表现更加出色 上下文理解能力 大模型具有更强的上下文理解能 力 ，能够理解更复杂的语意和语 境 。这使得它们能够产生更准确、 更连贯的回答 可迁移性高 学习到的知识和能力可以在不同 的任务和领域中迁移和应用 。 这 意味着一次训练就可以将模 型应 用于多种任务，无需重新 训练 语言生成能力 大模型可以生成更自然 、更流 利 midjourney 等 视觉大模型 是指在计算机视觉（ Computer Vision ， CV ）领 域中使用的大模型 ，通常用 于图像处理和分析 。 这类模型通过在大规模图 像数据上进行训练， 可 以实现各种视觉任务 ， 如图像分类 、 目标检测 、 图像分割 、姿态估计 、人脸识别等 。代表性产品 包括 VIT 系列 （ Google ） 、文心 UFO 、华为盘古 CV 、 INTERN

是一款 MoE 模型，总参数量 671B ，激活参数量 37B ，采用 2048 张 H800 （节点内 NVLink ，节点间 IB ，非超节点架构） 在 14.8T token 数据集上基 于自 研 HAI-LLM 训练系统总计训练了 1394h （ 58.08 天） 性能优 数学、科学和代码等领域领先业界， 成为业界公认的 LLM 的领先模型 来源： DeepSeek 模型测试数据 s ri t d， DM istriLb ti可 o n 以 将 K V C a c h e 降 低 为 = 1 . 7 % 只需存储图中的 c v, K 即可； 考虑到矩阵乘法结合律，具体实现过程中 W UK可以与 WUQ 融合、 WUV可 以与 Wo融合，从而无需为每个 query 计算 key-value 值。 MTP 模块的损失函数加权平均得到最终训练目标 ③ 关键作用 • 提升每批训练数据的使用效率 ，强化训练信号 • 优化模型表达能力 ，提升 next-token 的预测效果 • 可参考投机采样改造 MTP 模块 ，加速推理效率 MTP ： Multi-Token Prediction 多 token 预测提升模 型效果 • MTP 模块仅在训练中使用，提升模型训练效果，推理阶段可以不使用

具有强大的泛化能力， 能够有效处理多种从未见过的数据或新任务，甚至能处理一些与训练数据截然不同的任务。这使得大模型能应用于多种任 务和场景，具有广泛的适用性。 4. 灵活性和可定制性。大模型通常具有灵活的架构和可定制的参数，可以根据特定需求对通用大模型进行定制和优化。通过 微调 (Fine-tuning) 技术，预训练的大模型可以快速适应新的任务和数据集，而无需从头开始训练。此外，还可以通过添 利用大模型对于自然语言的理解能力，能理解和识 别用户意图，使员工能通过自然语言就能与机器进 行交互；另外通过为大模型外挂知识库，增强知识 检索能力，可以提升知识获取和共享效率。这些能 力在工业领域可普遍应用于智能客服、知识管理、 教学与培训、工业文档检索与统计等场景中，大幅 提升工作效率，减少人力劳动和成本。 还可以基于行业大模型提供知识问答/异常诊断/产 线维护/排产建议，大幅提升制造效率，降低运维 第二，创作与内容生成能力，如工业运控软件代码、 设计模型、应用文档的生成。 在模型具备语言理解的基础之上，工业大模型具备 了内容创作与生成的能力，这种内容生成的能力可 大幅提高内容生成效率，提升员工工作效率。其与 工业设备及系统的自然交互及推理的能力，可助力 基于 LLM 工业代码的快速生成、优化与调试，大大 促进工业应用的生成与落地。 尽管目前工业大模型的应用已经渗透到工业的多个环节，应用场景较多

model ='deepseek-reasoner' ，即可调用 DeepSeek-R1 。 Token 用量计算 • token 是模型用来表示自然语言文本的基本单位 ， 也是我们的计费单元 ， 可 以直观的理解为“字 ”或“词 ” ； 通常 1 个中文词语、 1 个英文单词、 1 个数字 或 1 个符号计为 1 个 token 。 • 一般情况下模型中 token 和字数的换算比例大致如下： 行搭建 模型服务基础设施 ，且具备负载均衡和自动扩缩容机制 ，保障 API 调用稳定性。搭配 Chatbox 可视 化界面客户端 ，进一步简化了调用流程 ，无需在命令行中操作 ，通过图形化界面即 可轻松配置和使用 https://chatboxai.app/zh#downl oad DeepSeek 模型。 DeepSee k DeepSeek-R1 - Ditill-Qwen-32B Ditill-Qwen- 1.5B DeepSeek- V3 DeepSeek- R1 腾讯云部署流程 • Cloud Studio ：登录腾讯云官网 ，进入 Cloud Studio ，可一键部署 ，即开即用 ，能快速体验 7B 以下 DeepSeek - R1 蒸馏模型。 • 云原生构建：登录腾讯云 ，云原生构建相关服务 ，一键体验 DeepSeek ，无需等待下载

竞品监控：自动生成友商产品功能对比表 ⚫ 风险预警：识别企业年报中的 34 种财务异常信号 ⚫ 生活助手：比价全网购物平台，推荐性价比最高商品 3.技术普惠：让 AI 像水电一样触手可及 DeepSeek 通过两大革新打破技术壁垒： 1.白菜价训练：用 2000 块国产昇腾芯片就能训练专业模型，大学生也能参与 AI 开发 2.手机端运行：1.5B 压缩版模型在千元机上流畅运行，山区医生可用 注册方式：手机号/微信/邮箱三选一，接收验证码完成认证 ⚫ 安全提示：建议设置“字母+数字+符号”组合密码，定期更换 ②核心功能切换 ③文件交互技巧 支持格式：PDF（需文字可复制）、Word、Excel、图片（JPG/PNG） 高阶用法： ⚫ 文档对比：上传 A/B 两份文件，输入“分析市场策略差异” ⚫ 数据提取：从实验报告 PDF 中自动整理温度数据表格 ①学生党：从题海战术到精准学习 ⚫ 论文润色：上传论文草稿→输入“优化学术表达，确保符合 APA 格式”→10 分钟完 成专业级修改 ⚫ 知识点图谱：输入“用思维导图整理高中生物遗传学核心概念”→生成可打印的学习 框架 ⚫ 解题思路：拍摄数学题照片→R1 模式自动分步解析，错误点用红框标注 ②职场人：效率提升 300%的办公神器 ③创业者：零成本搭建专业团队 ⚫ 商业计划书：输入“智能家居赛道

草绳、石子 算盘、算筹 ▶ 计算器、计算机 ■ 原生算力：大脑 ( 可处理复杂逻辑，但不能高速处理简单运算 ) ■ 外部算力工具： ■ 草绳、石子 ■ 算盘 ■ 计算机：算力提供者 ( 可高速简单运算，不能处理复杂逻 辑 ) 算力的发展 “I think there is a

网络服务能够提供协作和生产 效率 基于虚拟桌面的课堂、实 验室和手机接入 弱功能客户机和移动设备为用 户提供便捷式接入系统 虚拟云服务：为分布式校 园和课堂提供集中式支持。 作为一种选择， IBM 可 以承担传递服务 开放资源和电子学习 & 电 子档案袋、课件、内容和 服务 商务智能为学生绩效提供新的 视角 利用开放资源，虚拟旧计 算机桌面应用和服务，降 低成本 智慧课堂：利用 使用简单，师生能够快速适应新环境  小步子逐步实施，保证教育生态平衡发展 互动型未来教室  构建基于一对一的教学环境，学习者能够有序开展小组合作 学习、项目学习等多样互动的学习方式。教师可基于教学环 境开展深度互动教学，引导学习者创造性学习、体验做中学 的乐趣。  优势 教学内容富媒体呈现 创设适应性虚拟学习环境 个性化学习环境 大数据学习分析 智慧型未来教室 

DeepSeek-R1 \ Kimi 1.5 及 类强推理模型开发解读 北大对齐小组 陈博远 北京大学2022级“通班” 主要研究方向：大语言模型对齐与可扩展监督 https://cby-pku.github.io/ https://pair-lab.com/ 2 Outline ➢ DeepSeek-R1 开创RL加持下强推理慢思考范式新边界 ➢ DeepSeek-R1 Zero 生成的高质量链式思考 （Chain-of-Thought, CoT）数据，部分样本长度达到 10,000 Token ➢ 成效：提供一些 Human Prior \ 显著提升了语言的语义连贯性、可 读性和基本推理能力。 ➢ 推理为中心RL Reasoning-Oriented RL ➢ 增加了大规模的RL训练过程：和DeepSeek-R1 Zero 基本一致，主 要是提升Reasoning的能力，包括coding 理由 奖惩 改进 无 一条理由轨迹/问题 无轨迹，只有多个结果 微调 过滤数据 微调 多理由轨迹/问题 多轮ORM验证 自主纠错 • 使用同一个模型：生成理由→RM奖惩→迭代改进 • 可与奖惩/生成机制的新技术相结合，形成完整方案 2025-强推理&模态穿透  强推理赋能 智能体 Agentic  模态穿透 多模态潜力进一步发掘 全模态场景下模态穿透与统一 ①③ ③④⑤ ②③⑤