这是一篇关于DeepSeek大语言模型技术原理与效应的报告，主要介绍了DeepSeek的发展路线图、技术原理、效应以及未来展望。

以下是对这些核心内容的简要概述：

生成式AI与大语言模型发展：

生成式AI使用生成式模型生成各类数据，包括语言、语音、图片和视频等。

核心技术包括注意力机制（Attention）、Transformer架构、扩展法则（Scaling Laws）和与人类价值对齐的数据生成（RLHF）。

生成式求解问题（o1/R1）涉及生成复杂问题的答案，强调推理过程。

DeepSeek V2-V3/R1技术原理：

DeepSeek V2：采用稀疏MoE模型，引入MLA（低秩压缩）和Token-Dropping Strategy等技术。模型总参数量为236B，激活参数量为21B，上下文窗口为128K。

DeepSeek V3：创新包括多令牌预测（MTP）、FP8训练和低精度存储与通信。模型总参数量为671B，激活参数量为37B，训练数据量为14.8T。

DeepSeek R1：大规模RL训练，发现RL训练的扩展法则。推理模型训练技术框架包括4步法，强化学习训练框架GRPO，以及推理能力蒸馏。

DeepSeek效应：

算力价格战：DeepSeek的出现打破了美国在AI领域的领导地位，引发了算力价格战。

开源 vs 闭源：DeepSeek R1的开源发布是开源大模型历史上的里程碑，打破了美国AI企业的技术护城河。

认知误区：DeepSeek颠覆了美国对中国AI水平的认知，并改变了人们对大模型研发成本的看法。

未来展望：

未来AGI/ASI的实现可能需要3-5个重大突破。

DeepSeek R2预计将很快发布，主要聚焦于数学、代码、逻辑推理等领域。

强调AI推理能力与安全性的结合，提出创新解决方案的需求。

这篇文章为理解DeepSeek大语言模型的技术细节和行业影响提供了深入的分析，并通过展示其技术原理和效应，揭示了其在推动AI领域发展中的重要作用。

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