从青铜到王者：DeepSeek的四个段位，你将如何玩转开源大模型？

主要观点总结

文章介绍了西北工业大学DeepSeek技术的不同段位划分及核心技术。DeepSeek使用段位划分来帮助用户掌握应用，从青铜到王者不同段位有不同的学习目标和挑战。文章还详细描述了DeepSeek的核心技术，包括学习策略、模型结构和工程实现。最后，王鹏教授对DeepSeek的部署进行了反思，并讨论了现有问题和未来发展方向。

关键观点总结

关键观点1: DeepSeek的段位划分

DeepSeek使用段位划分，从青铜到王者，每个段位有不同的学习目标和挑战。青铜段位掌握基础应用，白银段位连接其他系统扩展功能，星耀段位提升模型的泛化能力和执行效率，王者段位掌握预训练与后训练的全过程。

关键观点2: DeepSeek的核心技术

DeepSeek的核心技术包括学习策略、模型结构和工程实现。学习策略采用强化学习完全代替监督微调，提高模型的推理能力。模型结构对Transformer进行了改进，采用混合专家结构（MOE）提升计算效率。工程实现上进行了大量创新，采用FP8混合精度训练，提升了训练速度。

关键观点3: 王鹏教授对DeepSeek的反思和讨论

王鹏教授指出大多数用户停留在基础段位，高校科研应专注于更高效的模型训练和任务优化。同时讨论了现有问题，如幻觉消除和模型压缩，提出包括多模态大模型与具身智能的发展方向。

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