荐言分享：DeepSeek自学手册——从理论模型训练到实践模型应用》是一本全面介绍DeepSeek系列模型的自学指南。该手册详细阐述了DeepSeek V3和R1两大模型的理论基础、训练过程、性能表现、使用技巧、应用场景以及替代方案，旨在帮助用户全面了解并高效使用DeepSeek模型。
DeepSeek V3是一款强大的MoE（Mixture-of-Experts，混合专家）语言模型。它通过独特的架构和训练步骤，如MLA（Multi-Head Latent Attention，多头潜在注意力）、DeepSeekMoE以及多Token预测（MTP）策略等，实现了高效训练。V3在数学、代码等任务上表现出色，甚至能接近GPT-4o的水平。其训练过程包括预训练（无监督学习）、精调（监督学习和强化学习）等步骤，针对不同任务采用了不同的数据集和奖励模型。
DeepSeek R1则是一款推理模型，擅长处理复杂任务。它通过特定的训练方式，如跳过监督微调、采用冷启动数据和多阶段训练等，提升了推理能力。R1在数学、编程和自然语言处理方面性能优异，能与OpenAI的相关模型相媲美。同时，DeepSeek团队还对R1的推理能力进行了模型蒸馏研究，成功将R1的知识转移到了更小、更高效的模型中。
在使用技巧方面，DeepSeek提供了推理、联网、基础三种模式。用户可以将R1当作人交流，学习其思维链，请教方法论。同时，还可以结合V3和R1的优势，根据任务特点选择合适的模型。在提示词方面，R1对提示词敏感，建议采用零样本设置。部分传统提示词技巧在R1中依然有效，但也有一些技巧需要根据情况调整。
DeepSeek的应用场景广泛，包括文本生成、编程、绘图、API接入等多个领域。在文本生成方面，可以实现文风转换、内容批量生成等；在编程方面，能进行代码生成、解释与注释；在绘图方面，可以辅助制作思维导图、流程图等图形；在API接入方面，可以接入Word、WPS等软件和硬件设备，拓展功能。
总的来说，《DeepSeek自学手册——从理论模型训练到实践模型应用》是一本全面、实用的自学指南，适合对DeepSeek模型感兴趣的读者使用。通过该手册的学习，读者可以深入了解DeepSeek模型的理论基础和实践应用，提升自己在人工智能领域的技能水平。
