DeepSeek模型综述

Abstract—先进的人工智能（AI）依赖于能够进行类人推理的系统，而传统的大型语言模型（LLMs）在这方面存在局限性，它们在多步逻辑、抽象概念化和隐含关系推断方面表现不佳。DeepSeekAI通过高效计算架构解决了这些挑战，包括DeepSeek混合专家框架（Mixture-of-Experts,MoE），该框架在保持性能的同时降低了推理成本。DeepSeekv3是一种针对指令跟随和推理优化的一般用途LLM，还包括DeepSeekCoder（代码生成和软件工程）、DeepSeekMath（符号和定量推理）、DeepSeekR1-Zero（纯强化学习，无样本精调）以及DeepSeekR1，后者专为跨域问题解决设计，只需最少的微调即可。通过开源硬件无关的实现，DeepSeek扩大了高性能AI的可访问性。本文概述了DeepSeek的架构进步，并将其功能和局限性与当前最先进的LLM进行比较。此外，还探讨了其对AI研究的影响，并详细讨论了未来工作的潜在方向。索引术语-人工智能，类似人类的推理，