DeepSeek AI 的用例和应用

DeepSeek 被称为大型语言模型系列，由“中国企业家”和开发者开发，尽管受到禁运，仍能以低廉的价格为用户提供高性能。DeepSeek 为用户提供两种基本模型：DeepSeek V3 和 DeepSeek R1。

在本教程中，我们将深入探讨 DeepSeek-R1 的功能、在关键基准测试中的表现以及实际用例。

什么是 DeepSeek-R1？

DeepSeek-R1 被认为是一款下一代“以推理为先”的 AI 模型，旨在超越传统语言模型，专注于其得出结论的方式。尽管如此，它还是通过大规模的 强化学习 (RL) 技术构建而成，DeepSeek-R1 及其前身 DeepSeek-R1-Zero 分别侧重于透明度、数学能力和逻辑一致性。

• 开源发布：众所周知，DeepSeek 以 MIT 许可发布了主模型 (DeepSeek-R1) 以及六个精简变体（参数量从 1.5B 到 70B 不等）。这种开放的方法引起了开发者和研究人员的极大兴趣。
• 强化学习重点：DeepSeek-R1 依赖于 RL（而非纯粹的监督训练），这使得它能够更自然地“发现”推理模式，而不会陷入错误。
• 混合训练：在最初的 RL 探索之后，有效添加了监督微调数据，以解决可读性和语言混合问题，从而提高整体清晰度。

DeepSeek 的核心功能和架构

与使用 DeepSeek-R1 相关的各种功能分别列出如下：

1. 专家混合 (MoE) 架构： DeepSeek-R1 使用大型 MoE 设置——总参数为 671B，推理时激活 37B。通常，这种设计确保仅使用模型的相关部分来处理给定的查询，从而降低成本并加快处理速度。
2. 内置可解释性： 与许多“黑箱”AI 不同，DeepSeek-R1 在其输出中包含分步推理。用户可以追踪答案是如何形成的——这对于科学研究、医疗保健或财务审计等用例至关重要。
3. 多智能体学习： DeepSeek-R1 支持多智能体交互，从而能够有效地处理模拟、协作问题解决和需要多个决策组件的任务。
4. 成本效益： DeepSeek 声称开发成本相对较低（约 600 万美元），并且由于 MoE 方法和高效的 RL 训练，它还强调了较低的运营费用。
5. 易于集成： 对于开发者来说，DeepSeek-R1 通常与流行的框架（如 TensorFlow 和 PyTorch）兼容，并且提供即用型模块以快速部署。

DeepSeek 的用例和最佳实践

我们都知道，DeepSeek 主要被认为是一个大型语言模型，可用于各个行业和部门，旨在有效地减轻工作量。

我们还可以利用 DeepSeek 模型在从金融到开发的广泛领域中提高我们的生产力。现在让我们来看看 DeepSeek 中有效包含的用例和最佳实践。

1. 金融市场分析

DeepSeek 被称为大型语言模型，可以轻松分析大量数据，并能生成简洁的输出。DeepSeek R1 模型由于其推理能力，非常适合执行交易和市场分析任务。通过像 TextCortex 这样的 AI 助手，它将 DeepSeek R1 模型与网络搜索功能相结合，我们还可以更准确、更经济高效地完成金融市场分析任务。

2. 内容自动化

DeepSeek R1 和 DeepSeek V3 是基于大型语言模型的文本内容自动化的理想工具。DeepSeek R1 和 DeepSeek V3 模型都可以生成电子邮件、产品描述、博客文章和社交媒体帖子等内容。此外，通过将 TextCortex 等 AI 代理（提供 DeepSeek 模型）集成到您的业务中，您可以自动化整个流程，并启动一个能够独立做出决策的内容生成生产线。

3. 客户支持自动化

企业可以轻松利用“DeepSeek”来提升客户体验、建立客户忠诚度，同时降低运营成本。

• 例如：个人可以轻松利用“DeepSeek”模型生成对常见客户查询的自动回复。此外，我们还可以将其与 AI 代理集成，以分析客户查询并发送个性化回复。

个人可以利用 DeepSeek 模型处理的另一项客户支持任务是多语言客户互动。DeepSeek R1 模型可以生成 30 多种语言的输出或理解输入的语言。我们可以使用客户支持知识库来训练 DeepSeek R1 模型，以有效地处理其多语言客户支持互动。此外，由于 DeepSeek 是一个 LLM，它可以 24/7 全天候可用，并随时响应我们的客户。例如，中国电信是利用 DeepSeek 模型自动执行客户支持任务的公司之一。

4. 个人 AI 助手

DeepSeek R1 和 DeepSeek V3 模型可以成为我们个人的 AI 助手，作为 AI 聊天机器人。如果您需要一个 AI 助手来处理自然语言任务，并且希望它尽可能经济高效，那么在这种情况下，我们可以有效地利用 DeepSeek V3 模型。如果您需要数学和推理任务方面的帮助，例如调试和编写代码，您也可以选择 DeepSeek R1 模型。

DeepSeek R1 模型具有超越其竞争对手 OpenAI O1 模型的推理和数学能力。如果您正在寻找一种方法，可以立即将 DeepSeek R1 和 V3 模型用作 AI 助手，并且可以有效地将通常提供高端功能的 TextCortex 纳入您的考虑范围。

5. 个人产品推荐

如果您是电子商务从业者或从事电子商务业务，并希望为您的客户提供个性化的产品推荐，那么 DeepSeek 主要就是为此设计的。

此外，DeepSeek 可以通过分析用户行为、搜索历史和购买模式来生成高度个性化的产品推荐。

• 例如：DeepSeek 会向希望购买笔记本电脑的客户推荐鼠标、键盘、笔记本电脑包、外置笔记本电脑风扇以及其他各种提高生活质量的设备。

6. 医疗保健：AI 驱动的诊断

医疗保健提供者不断寻求有效的方法来提高诊断精度，同时应对日益增长的患者量。然而，通过将 DeepSeek-V3 的先进语言处理能力与专业的医学影像 AI 模型相结合，提供者可以简化诊断流程，还可以减少人为错误。

• 例如：放射报告生成：自动分析 MRI 和 CT 扫描以检测肿瘤和异常，然后我们可以有效地生成结构化报告。

7. AI 驱动的内容生成

众所周知，DeepSeek-V3 不仅限于分析；它在高效生成创意内容方面也非常出色。对于营销人员、YouTube 或媒体机构而言，自动化脚本编写和文章生成可以节省时间并确保质量一致，从而使创作者能够专注于更高级别的策略和想法。

• 例如：快速生成视频、播客或博客的结构化大纲或完整脚本，这些脚本可以根据所需的长度、风格和受众进行定制。这个 OpenAI API 调用非常兼容，可返回引人入胜、上下文感知的内容，可用于高效制作。

常见问题解答/FAQ

关于 DeepSeek 在 Microsoft Excel 中使用的常见问题解答如下：

问题 1：DeepSeek 中的术语 R1 是什么意思？

答案：DeepSeek 是一家中国公司，主要开发大量语言模型，而 DeepSeek R1 中的 R1 指的是其模型名称。DeepSeek R1 用于描述 DeepSeek 大型语言模型的 R1 版本。DeepSeek R1 模型比其前身 DeepSeek V3 具有更高的性能，并且其性能与 OpenAI o1 模型相当。

问题 2：DeepSeek 比 ChatGPT 更好吗？

答案：我们都知道 DeepSeek R1 模型在推理和匹配基准方面比 OpenAI o1 模型得分更高。DeepSeek V3 模型与 ChatGPT-4o 模型性能相当。虽然可以轻松地对这两个大型语言模型进行同等评估，但 DeepSeek 以其低廉的价格提供了更具成本效益的解决方案。

问题 3：DeepSeek R1 是开源的吗？

答案：DeepSeek R1 模型与它的前身 DeepSeek V3 模型一样，被认为是开源的。我们还可以利用 DeepSeek 模型来开发我们自己的 AI 工具或有效地将其用于个人任务。

结论

DeepSeek-V3 不仅仅是另一个 AI 模型，它代表了技术和行业应用方面的范式转变。通过将尖端的 MoE 架构与 FP8 混合精度等创新训练方法相结合，DeepSeek-V3 以卓越的成本效益提供了企业级性能。开源的可访问性以及 DeepSeek V3 的实际应用使高级 AI democratize，惠及初创企业和大型企业，并在各个行业推动创新。