DeepSeek深度求索

DeepSeek深度求索是杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司精心开发的一款多功能AI工具。它集成了智能对话、深度思考、AI搜索和文件上传等多种功能，在智能交互领域具有显著优势。与传统AI工具不同，DeepSeek深度求索在回答问题之前会生成内部思维链，逐步解析问题，并将这一分析过程呈现给用户。当用户提出问题时，该软件会自动检索全网信息，确保用户获得最新资料。

官网地址:https://www.deepseek.com/

【软件特色】

1､采用非常专业的智能大模型,为用户带来了更加强大的功能和智能搜索服务｡

2､DeepSeek深度求索中用户只需要输入对应的需求,软件即可自动生成文案､文章和报告｡

3､软件能够适用于多种场景,例如学习搜题,文章创作,科研问答､信息获取等｡

【软件亮点】

1､支持文字输入和文件上传,能够理解并解析自然语言,快速响应并给出详细答复｡

2､软件具备编程功能,能够支持多种编程语言,快速定位问题,生成代码,提升编程效率｡

3､用户有任何的问题都可以在这里提问,快速获取对应的解答以及思考步骤｡

【DeepSeek深度求索】相较于DeepSeek-V3,DeepSeek-R1进步在哪里

V3模型和R1系列模型都是基于V3模型的更基础版本V3-Base开发的｡相较于V3(类4o)模型,R1(类o1)系列模型进行了更多自我评估､自我奖励式的强化学习作为后训练｡

在R1之前,业界大模型普遍依赖于RLHF(基于人类反馈的强化学习),这一强化学习模式使用了大量由人类撰写的高质量问答以了解｢什么才是好的答案｣,帮助模型在奖励不明确的情况下知道如何作困难的选择｡正是这项技术的使用使得GPT-3进化成了更通人性的GPT-3.5,制造了2022年年底ChatGPT上线时的惊喜体验｡不过,GPT的不再进步也意味着这一模式已经到达瓶颈｡

R1系列模型放弃了RLHF中的HF(human feedback,人类反馈)部分,只留下纯粹的RL(强化学习)｡在其首代版本R1-Zero中,DeepSeek相当激进地启动了如下强化学习过程:为模型设置两个奖励函数,一个用于奖励｢结果正确｣的答案(使用外部工具验证答案的最终正确性),另一个奖励｢思考过程正确｣的答案(通过一个小型验证模型评估推理步骤的逻辑连贯性);鼓励模型一次尝试几个不同的答案,然后根据两个奖励函数对它们进行评分｡

DeepSeek称,R系列模型在强化学习中涌现出了｢反思｣能力｡

DeepSeek发现,由此进入强化学习过程的R1-Zero生成的答案可读性较差,语言也常常中英混合,但随着训练时间增加,R1-Zero能不断｢自我进化｣,开始出现诸如｢反思｣这样的复杂行为,并探索解决问题的替代方法｡这些行为都未曾被明确编程｡

DeepSeek称,这种｢啊哈时刻｣出现在模型训练的中间阶段｡在此阶段,DeepSeek-R1-Zero通过重新评估其初始方法来学习分配更多的思考时间｡｢这一刻彰显了强化学习的力量和美妙——只要提供正确的激励,模型会自主开发高级解决问题的策略｡｣DeepSeek称,经过数千个这样的｢纯强化学习｣步骤,DeepSeek-R1-Zero在推理基准测试中的性能就与OpenAI-o1-0912的性能相匹配了｡

DeepSeek在论文中说,｢这是第一个验证LLMs的推理能力可以纯粹通过RL(强化学习)来激励,而不需要SFT(supervised fine-tuning,基于监督的微调)的开放研究｡｣

不过,由于纯强化学习训练中模型过度聚焦答案正确性,忽视了语言流畅性等基础能力,导致生成文本中英混杂｡为此DeepSeek又新增了冷启动阶段——用数千条链式思考(CoT)数据先微调V3-Base模型,这些数据包含规范的语言表达和多步推理示例,使模型初步掌握逻辑连贯的生成能力;再启动强化学习流程,生成了大约60万个推理相关的样本和大约20万个与推理无关的样本,将这80万个样本数据再次用于微调V3-Base后,就得到了R1——前面提到,DeepSeek还用这80万个以思维链为主的数据微调了阿里巴巴的Qwen系列开源模型,结果表明其推理能力也提升了｡

【软件测评】

DeepSeek深度求索是一款非常好用的AI 工具,各种问题都可以得到解答,还能为你解决各种生活学习和工作难题,并且所有功能都是免费提供给用户的｡