大模型對文本的處理方式與人類不同，需要將文本切割成 Token 的基本單元。例如，對于英文單詞 “illegal” 中有幾個字母 “l” 的問題，有些模型會回答錯誤，但 DeepSeek R1 推理模型卻能給出正確答案。這得益于其精細的 token 化處理，讓模型能夠更準確地理解和處理文本信息。
DeepSeek R1 雖然在 2025 年 1 月發布，但其知識庫截止日期是 2023 年 12 月。這意味著 DeepSeek 可以提供在此日期發布之前的公開信息和常識，但對于之后的新聞、事件變化、新事物則無法直接獲取或驗證。為解決這一問題，DeepSeek 開啟了聯網模式，或在提示詞中補充說明，以獲取最新的信息。
目前 AI 大模型不知道自己是誰，也不知道自己采用什么模型。DeepSeek 也不例外。除非廠商在后期再微調或再訓練，否則當被問到類似問題時，模型可能會回答錯誤。因此，少問 AI 是誰、采用什么模型，是使用 DeepSeek 時的一個小技巧。
AI 大模型的記憶力有限，DeepSeek R1 提供 64k token 上下文長度，對應中文大約 3 萬 至 4 萬字。這意味著不能一次性投喂太長的文檔給它，如一本完整的《西游記》或非常長的文檔讓它翻譯。解決辦法是分成多次投喂，以確保模型能夠完整處理信息。
AI 大模型的回答長度也有限制，DeepSeek 無法一次性完成萬字長文或一次性輸出 5 千字。如果需要輸出長文，可以嘗試先讓模型生成一個目錄，然后再根據目錄輸出對應模塊；如果是長文翻譯類，則多次輸入，或者拆解后多次調用 API。這種任務分解的方式，能夠有效解決模型輸出長度限制的問題。
DeepSeek 在模型架構上進行了多項創新。其采用 MLA 多層注意力架構、FP8 混合精度訓練框架、DualPipe 跨節點通信等技術，大大提升了訓練效率。MLA 架構通過低秩鍵值聯合壓縮技術，減少了推理過程中的緩存占用，提高了推理效率；FP8 混合精度訓練框架則通過優化計算精度，降低了訓練成本；DualPipe 跨節點通信技術優化了分布式訓練的效率，使計算和傳輸能夠同時進行，提升了訓練速度。
在數據處理方面，DeepSeek 采用多模態數據清洗和領域漸進式微調策略，確保了數據的高質量和領域適配性。多模態數據清洗能夠去除數據中的噪聲和冗余信息，提高數據的純凈度；領域漸進式微調則通過在預訓練階段嵌入領域知識，減少了后期微調的成本，使模型能夠更好地適應不同領域的具體需求。
DeepSeek 的開源策略是其一大亮點。其全量開源了完整訓練代碼、數據清洗 Pipeline 和領域微調工具包，極大降低了復現和二次開發的門檻。DeepSeek 還提供模型壓縮工具，如 4-bit 量化適配 TensorRT-LLM，支持輕量化部署。這種開源生態的建設，不僅吸引了大量開發者參與貢獻，還推動了整個行業的發展。
DeepSeek 在多個行業實現了落地應用。在金融領域，其通過多模態圖神經網絡和動態對抗訓練技術，能夠實現智能風控，幫助金融機構減少年損失達億元級；在教育領域，其智能輔導系統通過多模態交互和認知診斷技術，為學生提供個性化的學習路徑，提高了學生的學習效率；在醫療領域，其影像輔助診斷系統通過多模態數據融合和深度學習技術，能夠實現早期癌癥檢出率的提升。
盡管 DeepSeek 取得了顯著的技術突破，但仍面臨一些挑戰。其長上下文理解能力目前最大支持 32K tokens，相比 Claude 的 100K 仍有差距；多模態擴展方面，尚未開放圖像 - 文本聯合模型，需追趕 GPT-4V、Gemini 等。商業化平衡也是一個挑戰，開源模型可能導致企業版變現困難，需探索類似 Red Hat 的 “開源 + 服務” 模式。
要高效使用 DeepSeek，首先需要了解清楚大語言指令模型、推理模型的工作原理與局限。在與 DeepSeek 交流時，應將其視為一位極其聰明、超過 10 年工作經驗的助理，明確表達自己的訴求。如果需要分析的是 2023 年 12 月之前的信息，不太需要聯網模式；如果是近期或實時新聞事件，則需要開啟聯網模式。
要提供具體信息，結構化描述問題。將復雜問題拆解為多個小問題，或列出關鍵點，包括自己的角色、問題的具體場景、目標、限制條件等。避免模糊的指令、過于寬泛的問題、矛盾或不切實際的要求等，以確保 DeepSeek 能夠準確理解并給出有效的回答。
報告節選內容如下
免責聲明:本平臺只做內容的收集及分享，報告版權歸原撰寫發布機構所有，由『行業報告智庫』通過收集整理，如涉及侵權，請聯系我們刪除；如對報告內容存疑，請與撰寫、發布機構聯系。
??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????
