图解DeepSeek大模型，文档抛开复杂的技术名词，用最通俗的话讲述了大名鼎鼎的DeepSeek它到底咋回事。

一、DeepSeek为啥值得关注？

DeepSeek的推理模型R1它开源免费，性能还特别强。对咱普通人来说，在自己电脑上部署这个模型好处多多。要是你在一些对隐私要求很高的行业工作，像医疗、金融，本地部署就能保证数据不会外传，安全又放心。要是你有特定的需求，比如电商客服想让模型更懂自家产品术语，就可以对它进行调整优化，让它更好地服务业务。而且在没网的地方，像偏远山区、地下矿井作业时，它也能正常工作，完全不受影响。

二、探秘大模型背后的知识

1、 模型参数那些事儿

大家可能看到过deepseek-r1:1.5b这样的表述，这里的“1.5b”是什么意思呢？“b”代表billion，也就是十亿，“1.5b”就是说这个模型的神经元参数（就像是模型的“小零件”，包含权重参数和偏差）加起来有15亿个。参数越多，模型理论上能学习到的东西就越多，就像一个人知识储备越丰富，能解决的问题也就越多。打个比方，一个只有几本工具书的图书馆（小参数模型），能提供的信息肯定不如拥有海量藏书的大型图书馆（大参数模型）丰富。大模型凭借大量的参数，可以学习到更复杂、更广泛的知识，从而在各种任务中表现得更加出色。

2、 大模型为啥这么厉害？

咱们自己做的一些模型，可能只能解决特定的问题，比如专门识别猫的模型，遇到狗就“傻眼”了。但大模型不一样，它就像一个“万事通”。这是因为大模型是用大量各种各样的数据训练出来的，涵盖了好多不同的领域，所以它能处理好多不同类型的任务。就好比一个人读了很多不同学科的书，自然懂得就多，解决问题的能力也就更强。以写作为例，普通模型可能只能按照固定的模板生成内容，而大模型可以根据不同的主题、风格和要求，创作出丰富多彩、富有创意的文章。它可以是严谨的学术论文，也可以是生动有趣的小说故事，还能是简洁明了的产品介绍，这就是大模型通用性带来的优势。

3、Transformer架构：大模型的“智慧大脑”

Transformer架构是大模型的核心。它有几个厉害的“小助手”：自注意力机制就像我们看文章时，会自动关注重要的词，这个机制能让模型知道句子里哪些词更重要，它们之间有什么关系；多头注意力呢，就像是有好多双眼睛，从不同角度去理解句子，这样模型对语义的理解就更全面；前馈神经网络能对信息进行加工处理，让模型有更强的表达能力；位置编码能告诉模型每个词在句子里的位置，这样模型就不会把句子意思理解错啦。而且Transformer架构计算速度快，还能很好地理解长文本，模型规模再大它也能“hold住”。想象一下，你在看一本厚厚的小说，Transformer架构就像是一个高效的阅读助手。自注意力机制能帮你快速抓住关键情节和重要人物；多头注意力让你从不同角色的视角去理解故事；前馈神经网络把你读到的信息进行整理加工，让你理解得更深刻；位置编码则保证你不会把前后情节弄混。正是这些“小助手”的协同工作，使得Transformer架构在大模型中发挥着至关重要的作用，让模型能够高效地处理和理解自然语言。

4、 LLM是怎么训练的？

训练LLM就像培养一个超级学霸。首先是预训练阶段，就好比让这个“学霸”大量阅读各种书籍、文章，从中学到词语怎么搭配、句子怎么组成，这样它就能掌握语言的基本规律。在这个阶段，模型会接触到海量的文本数据，包括新闻、小说、学术论文等各种类型。通过对这些数据的学习，模型逐渐建立起对语言的理解，学会预测下一个可能出现的单词，就像我们在阅读时能够根据上下文猜测下一个词一样。接着是监督微调，这时就像老师拿着标准答案，告诉“学霸”在特定问题上应该怎么回答更好，让它针对具体任务进行优化。比如说，我们希望模型能够更好地回答医学问题，就会给它提供大量标注好的医学问答数据，让模型学习如何给出更准确、更专业的答案。最后是强化学习，通过人类给出的反馈，比如这个回答好不好，让模型不断改进，给出更符合我们心意的答案。就像我们写作文，老师会指出文章的优点和不足，我们根据这些反馈不断修改，让作文写得越来越好。模型也是通过这样的方式，在人类的反馈中不断优化自己的回答，提高回答的质量和满意度。

三、DeepSeek-R1的创新之路

1、 含R1-Zero的中间推理模型

DeepSeek-R1有个很牛的创新——R1-Zero。以前大家训练模型，大多按部就班地走流程，但DeepSeek团队另辟蹊径，让R1-Zero直接用强化学习训练，跳过了监督微调这一步。结果R1-Zero的推理能力超强，生成了好多高质量的推理数据，在推理方面甚至超过了OpenAI O1，就像一个突然逆袭的学生，成绩一下子超过了很多人。R1-Zero就像是一个推理小能手，在面对数学证明题、逻辑推理谜题等任务时，能够快速准确地给出答案。它生成的长链式思维（Chain-of-Thought，CoT）示例，就像是一步步详细的解题步骤，为后续的训练提供了非常有价值的数据支持。这种创新的训练方式不仅提高了模型的推理能力，还大大减少了对人工标注数据的依赖，降低了训练成本，提高了训练效率。

2、 通用强化学习

R1-Zero虽然推理厉害，但也有小缺点，比如回复时语言可能会有点混乱，处理非推理任务时表现不太好。于是，DeepSeek提出了通用强化学习。这就像是给模型制定了一套全面发展的训练计划，让它在推理任务和其他各种任务上都能表现出色。同时，还引入了帮助性和安全性奖励模型，让模型变得更贴心、更可靠。在实际应用中，当我们向模型询问旅游攻略时，它不仅能准确地推荐景点和路线，还会考虑到我们的个人喜好和预算，给出贴心的建议；在涉及到一些敏感信息或者可能存在风险的问题时，模型会遵循安全性原则，不会给出不当的回答。通过通用强化学习和引入奖励模型，DeepSeek-R1变得更加智能、更加实用，能够更好地满足我们多样化的需求。

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那么，如何系统的去学习大模型LLM？

作为一名从业五年的资深大模型算法工程师，我经常会收到一些评论和私信，我是小白，学习大模型该从哪里入手呢？老师啊，我自学没有方向怎么办？老师，这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历，一定要继续看下去！当然这些问题啊，也不是三言两语啊就能讲明白的。

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