大任智库服务—DeepSeek深度应用及创新实践培训与辅导
特征价值篇
- DeepSeek 模型家族具有优异能力，通过混合专家、多头注意力、PTX 指令优化等算法创新，在多个测试指标中对标甚至超越 OpenAI 等高级闭源模型。
- DeepSeek 模型彻底开源，采用 MIT 协议，降低算力成本，提升低性能芯片兼容性，推动 LPU 领域发展。
- DeepSeek 模型性价比高，性能卓越且价格亲民，成为千行百业的首选，助力企业构建自主化 AI 应用生态，提升员工 AI 应用动能。
交互生成篇
- DeepSeek 提供多种使用方式，包括官方平台、APP 应用、第三方 API 接口、本地部署等，满足不同用户需求。
- DeepSeek 提示词进阶技巧包括扔掉结构化模板、丰富背景、巧用“说人话”等，使回答更通俗易懂。
- DeepSeek 可用于生成高质量行业调研报告、一键生成 PPT 等内容，提高工作效率。
智能增强篇
- DeepSeek 可用于搭建本地知识库，通过检索增强生成（RAG）和微调（Fine-tuning）技术，提升模型在垂直领域的专业知识和语言能力。
- RAG 通过引入检索模块，从外部知识库中检索最新或专业的知识来辅助回答，适用于信息更新较快的场景。
- 微调通过在垂直领域的专用数据上对大模型进行二次训练，使其更好地掌握专业知识，响应更贴近专业要求。
- DeepSeek 提供多种微调方法，包括 Prompt Learning、LoRA、RLHF 等，满足不同用户需求。
部署开发篇
- 大模型在垂直领域使用时需要修改或增强，以解决幻觉问题、时效性问题等。
- RAG 和微调是两种主要的解决方案，选择依据包括动态数据、模型能力定制、幻觉处理、可解释性、开发成本、依赖原有大模型通用能力、延迟要求、在智能设备上部署使用等。
- 微调的种类包括 Prompt Learning、LoRA、RLHF、全量微调等，每种方法都有其优缺点和适用场景。
- RAG 和微调开发常使用的技巧与框架包括数据分割、数据搜索、Prompt Learning 结合等。
- 大模型垂直领域部署失败的常见原因包括数据质量不足、算法选择不当、模型过拟合等。
新媒体账号运营篇
- DeepSeek 可用于新媒体账号运营，包括账号定位、运营策略制定、内容创作等。
- DeepSeek 可根据用户需求生成专属起号方案、运营计划、短视频脚本等，提高运营效率。
智能体搭建篇
- 智能体是一种生成式人工智能应用程序，能够通过观察环境并利用工具自主采取行动以实现特定目标。
- 智能体开发工具/平台包括 Coze、LangChain、RAGFlow 等。
- 智能体搭建步骤包括前端应用、后端设计、选择工具/平台/LLM、确定 Agent 功能和应用形式、调优、确定应用场景或目标、准备相应数据/知识库、配置、测试与部署、发布等。
3D 建模篇
- DeepSeek 可用于生成 3D 建模所需的提示词，并结合专业平台生成 3D 模型。
- DeepSeek 可用于制作节日海报、办公相关图像、电商相关图片、视频等，满足不同用户需求。
