清华大学104页《DeepSeek：从入门到精通》.pdf

清华大学出版的《DeepSeek：从入门到精通》一书深入探讨了人工智能领域的诸多关键主题，涵盖了从深度学习的基础知识到高级应用的各个方面。书中不仅详细介绍了DeepSeek这家专注于通用人工智能（AGI）的科技公司，还对DeepSeek-R1这款开源推理模型进行了深入剖析。此模型以其处理复杂任务的能力而闻名，并且免费商用，展现出了国产开源模型的强大潜力。 书中对DeepSeek-R1模型的能力进行了广泛描述，它在智能对话、文本生成、语义理解、计算推理和代码生成补全等应用场景中表现出色，尤其支持联网搜索和深度思考模式，并能扫描读取多种文件和图片中的文字内容。在文本生成方面，DeepSeek-R1可以协助用户创作文章、故事、诗歌，生成营销文案、广告语和社交媒体内容，甚至可以完成长文本的摘要和改写工作。此外，该模型还支持多语言翻译与本地化、结构化生成，并能进行自然语言理解与分析，包括语义分析、情感分析、意图识别以及知识推理等。 在编程和代码相关领域，DeepSeek-R1提供了代码生成、代码调试、技术文档处理等功能，包括自动补全与注释生成、常规绘图等。用户通过访问指定网址即可体验DeepSeek-R1的全方位服务。 书中还专门讨论了推理模型的概念，区分了推理大模型与非推理大模型。推理大模型指那些在传统大语言模型基础上强化了推理、逻辑分析和决策能力的模型，它们通常运用强化学习、神经符号推理、元学习等技术。这种模型适合于需要逻辑推理和数学推理的任务，例如数学证明和实时问题解决。非推理大模型则更侧重于语言生成、上下文理解和自然语言处理，适用于文本生成、创意写作、多轮对话和开放性问答等任务。书中提出，不同类型模型的选用应该根据任务需求来决定，并不是所有模型都适合每一种任务。 此外，书中还提出了CoT链式思维的概念，这是将大模型分为了“概率预测（快速反应）”模型和“链式推理（慢速思考）”模型两类。快速反应模型以概率预测为基础，适合快速反馈和处理即时任务；而慢速思考模型则通过链式推理解决复杂问题。了解这两类模型的特点有助于根据不同的应用场景选择最合适的模型。 书中还探讨了模型选择和提示语策略的差异，强调了针对不同类型模型设计提示语的重要性。推理模型需要简洁的提示语，因为它已内化了推理逻辑，而通用模型则需要显式引导推理步骤，否则可能会跳过一些关键逻辑。在设计提示语时，应考虑模型的特性，并根据任务类型选择合适的模型和提示语策略。 本书不仅为读者提供了一个全面的人工智能学习路径，还深入浅出地讲解了如何有效使用智能技术解决实际问题。对于那些希望在AI领域进一步发展的专业人士或对深度学习感兴趣的读者来说，这是一本不可或缺的指南。