厦大团队:DeepSeek大模型概念、技术与应用实践 140页PDF完整版下载

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厦门大学: DeepSeek大模型概念、技术与应用实践 140页PDF完整版文件

厦大团队:DeepSeek大模型概念、技术与应用实践(140页PPT读懂大模型).pdf

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内容概要


一、‌大模型基础概念
  1. 定义与特点

    • 大模型是基于深度学习的超大规模人工智能模型,具有海量参数(如DeepSeek-V3参数达万亿级)、强大学习与泛化能力,可处理文本、图像、语音等多模态数据‌35。
    • 核心特征包括:参数规模庞大(如GPT-4参数达1.8万亿)、训练数据量巨大、依赖高性能计算资源‌35。
  2. 发展历程

    • 人工智能发展历经6个阶段,大模型技术随Transformer架构突破进入爆发期,成为AI前沿领域‌25。
    • DeepSeek作为国内领先的大模型研发力量,通过优化架构与算法推动技术迭代(如DeepSeek-V3在基准测试中超越多数开源模型)‌35。

二、‌核心技术架构
  1. 技术框架

    • 基于Transformer架构,通过编码-解码器和自注意力机制实现自然语言理解与生成‌35。
    • 融合迁移学习、预训练、自监督学习等技术,支持多任务学习和领域知识动态融合‌35。
  2. 关键能力

    • 涌现能力‌:参数规模突破临界值后产生推理、逻辑等高级智能表现‌5。
    • 高效泛化‌:通过大规模数据训练适应多样化场景(如智能客服、代码生成)‌35。

三、‌应用实践场景
  1. 通用领域

    • 自然语言处理‌:智能写作、多轮对话(如通义千问)、跨语言翻译‌35。
    • 计算机视觉‌:图像分割、视频生成(如Sora模型)‌5。
  2. 行业赋能

    • AIGC创作‌:支持文本、图像、音视频内容生成,降低创意门槛(如辅助编程、游戏资产设计)‌45。
    • 企业服务‌:智能办公(文档自动化处理)、金融风控(数据分析与预测)‌35。
  3. 技术工具

    • RAG框架‌:结合外部知识库提升准确性(如构建私有知识库的ChatPDF应用)‌45。
    • 提示工程‌:通过指令调优、思维链设计优化模型输出质量‌4。

四、‌影响与未来展望
  1. 社会价值

    • 提升工作效率(如自动化报告生成)、优化决策(如医疗诊断辅助)、创造新型就业(如AI训练师)‌56。
    • 潜在风险包括信息污染(虚假内容传播)、模型过度依赖等‌56。
  2. 技术演进方向

    • 多模态融合‌:强化跨数据类型处理能力(如文本生成视频)‌25。
    • 垂直场景深化‌:推出面向高校科研、企业数字化转型、政府治理的专用模型(如DeepSeek系列报告规划)‌6。
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