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  • pdf文档 开源中国 2023 大模型(LLM)技术报告

    LLM 技术报告 大语言模型(LLM) 技术作为人工智能领域的一项重要创 新在今年引起了广泛的关注。 LLM 是利用深度学习和大数据训练的人工智能系统,专门 设计来理解、生成和回应自然语言。这些模型通过分析大量 的文本数据来学习语言的结构和用法,从而能够执行各种语 言相关任务。以 GPT 系列为代表,LLM 以其在自然语言 处理领域的卓越表现,成为推动语言理解、生成和应用的引 擎。 LLM 助手开发 等方面,LLM 技术也发挥了关键作用。此外,它还在代码 生成、文本摘要、翻译等任务中展现了强大的通用性。 本报告从技术人视角出发,将深入探讨 LLM 技术的背景、 基础设施、应用现状,以及相关的工具和平台。 2 / 32 LLM Tech Map  向量数据库  数据库向量支持  大模型框架、微调 (Fine Tuning)  大模型训练平台与工具 基础设施 LLM 代码生成工具 编程语言 3 / 32 LLM 技术背景 Transformer 架构和预训练与微调策略是 LLM 技术的核心,随着大规模语言数据集的可用性和计算能 力的提升,研究者们开始设计更大规模的神经网络,以提高对语言复杂性的理解。 GPT (Generative Pre-trained Transformer) 的提出标志着 LLM 技术的飞速发展,其预训练和微调的 方法为语言任务提供
    0 码力 | 32 页 | 13.09 MB | 1 年前
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  • pdf文档 人工智能安全治理框架 1.0

    全国网络安全标准化技术委员会 2024年9月 人工智能 安全治理框架1. 人工智能安全治理原则 …………………………………… 1 2. 人工智能安全治理框架构成 ……………………………… 2 3. 人工智能安全风险分类 …………………………………… 3 3.1 人工智能内生安全风险 ……………………………… 3 3.2 人工智能应用安全风险 ……………………………… 5 4. 技术应对措施 ……………………………………………… 和落脚点,构建各方共同参与、技管结合、分工协作的治理机制,压实相关主 体安全责任,打造全过程全要素治理链条,培育安全、可靠、公平、透明的人 工智能技术研发和应用生态,推动人工智能健康发展和规范应用,切实维护国 家主权、安全和发展利益,保障公民、法人和其他组织的合法权益,确保人工 智能技术造福于人类。 1.1 包容审慎、确保安全。鼓励发展创新,对人工智能研发及应用采取 包容态度。严守安全底线,对危害国家安全、社会公共利益、公众合法权益的 1.2 风险导向、敏捷治理。密切跟踪人工智能研发及应用趋势,从人工 智能技术自身、人工智能应用两方面分析梳理安全风险,提出针对性防范应对 措施。关注安全风险发展变化,快速动态精准调整治理措施,持续优化治理机 制和方式,对确需政府监管事项及时予以响应。 1.3 技管结合、协同应对。面向人工智能研发应用全过程,综合运用技术、 管理相结合的安全治理措施,防范应对不同类型安全风险。围绕人工智能研发
    0 码力 | 20 页 | 3.79 MB | 1 月前
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  • pdf文档 【周鸿祎清华演讲】DeepSeek给我们带来的创业机会-360周鸿祎-202502

    360集团创始人 周鸿祎 3 政企、创业者必读政企、创业者必读 一张图读懂一堂DeepSeek课政企、创业者必读 AI给了一个比互联网更大的机会  互联网是连接平台,人工智能是生产力  互联网是赋能性技术,生产力属性较弱  人工智能既能单兵作战,也能外部赋能 互联网创造了能写140个字的推特和分享照片的Instagram AI能帮助人解决登陆火星、能源自由的问题 5政企、创业者必读 大模型 电气革命 信息革命 以大模型为代表的 人工智能革命 人工智能是新质生产力的关键支撑技术,人工智能+百业千行将带动新一轮工业革命,为高质量发展注入强大动能 大模型的进一步突破将引领人类社会进入智能化时代,对我们的生活方式、生产方式带来巨大变革 重塑经济图景 解决复杂问题 7政企、创业者必读 8 AI不仅是技术革新,更是思维方式和社会结构的变革 国家 产业 个人 企业政企、创业者必读 全面超越人类的人工智能在逻辑上不成立政企、创业者必读 15 DeepSeek出现之前的十大预判 之二 慢思考成为新的发展模式  大模型发展范式正在从「预训练」转向「后训练」和「推理时计算」  大模型厂商都在探索慢思考、思维链技术政企、创业者必读 DeepSeek出现之前的十大预判 之三 模型越做越专  除了少数科技巨头,大多数公司都专注于做专业大模型  MoE架构盛行,本质是多个专家模型组成一个大模型  Dee
    0 码力 | 76 页 | 5.02 MB | 5 月前
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  • pdf文档 DeepSeek从入门到精通(20250204)

    团队 :余梦珑博士后 清华大学新闻与传播学院 新媒体研究中心 元宇宙文化实验室 • Deepseek是什么? • Deepseek能够做什么? • 如何使用Deepseek? DeepSeek是什么? AI + 国产 + 免费 + 开源 + 强大 • DeepSeek是一家专注通用人工智能(AGI)的中国科技公司,主攻大模型研发与应 用。 • DeepSeek- 补全等应用场景, 支持联网搜索与深度思考模式,同时支持文件上传,能够扫描读取各类文件及图片中的文字内容。 文本生成 表格、列表生成(如日程安排、菜谱) 代码注释、文档撰写 结构化生成 文章/故事/诗歌写作 营销文案、广告语生成 社交媒体内容(如推文、帖子) 剧本或对话设计 文本创作 长文本摘要(论文、报告) 文本简化(降低复杂度) 多语言翻译与本地化 摘要与改写 02 03 文本生成 自然语言理解与分析 知识推理 知识推理 逻辑问题解答(数学、常识推 理) 因果分析(事件关联性) 语义分析 语义解析 情感分析(评论、反馈) 意图识别(客服对话、用户查询) 实体提取(人名、地点、事件) 文本分类 文本分类 主题标签生成(如新闻分类) 垃圾内容检测 编程与代码相关 代码调试 • 错 误 分 析 与 修 复 建议 • 代 码 性
    0 码力 | 104 页 | 5.37 MB | 8 月前
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  • pdf文档 清华大学 DeepSeek 从入门到精通

    • DeepSeek是一家专注通用人工智能(AGI)的中国科技公司,主攻大模型研发与应 用。 • DeepSeek-R1是其开源的推理模型,擅长处理复杂任务且可免费商用。 Deepseek可以做什么? 直接面向用户或者支持开发者,提供智能对话、文本生成、语义理解、计算推理、代码生成补全等应用场景, 支持联网搜索与深度思考模式,同时支持文件上传,能够扫描读取各类文件及图片中的文字内容。 文本生成 文本简化(降低复杂度) 多语言翻译与本地化 摘要与改写 02 01 03 文本生成 自然语言理解与分析 知识推理 知识推理 逻辑问题解答(数学、常识推 理) 因果分析(事件关联性) 语义分析 语义解析 情感分析(评论、反馈) 意图识别(客服对话、用户查询) 实体提取(人名、地点、事件) 文本分类 文本分类 主题标签生成(如新闻分类) 垃圾内容检测 编程与代码相关 代码调试 代码调试 • 错 误 分 析 与 修 复 建议 • 代 码 性 能 优 化 提 示 技术文档处理 • API文档生成 • 代码库解释与示 例生成 代码生成 • 根 据 需 求 生 成 代 码片段(Python、 JavaScript) • 自 动 补 全 与 注 释 生成 常规绘图 如何使用DeepSeek? 网页端:https://chat.deepseek.com APP:DeepSeek
    0 码力 | 103 页 | 5.40 MB | 8 月前
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  • pdf文档 普通人学AI指南

    1.1 AIGC AIGC 是指使用人工智能模型生成内容的技术。这些内容可以包括图像、音频、 文本、视频、3D 模型等。具体来说,AIGC 技术可以生成如下类型的内容: • 图像:如照片、原创艺术作品 • 音频:如视频游戏中的配音、音乐 • 文本:如代码、广告文案、小说 • 3D 模型:如角色、场景 目前,AIGC 技术处于早期阶段,最常见的产品形态是基于文本的,通过用 户输入来控制 所需的内容,然后模型输出与描 述相符的内容。下图 1描述了 AI 大模型,AIGC 和 AGI 关系。 Figure 1: AI 大模型,AIGC 和 AGI 关系 4 1.2 AGI AGI(Artificial General Intelligence,人工通用智能)是一种理论上的人工智能, 它可以理解、学习和应用知识跨越各种不同领域,功能上等同于人类智能。 与专用人工智能(AI)不同,AGI BERT。这些模型因其 高效的学习能力和强大的通用性而受到关注。 开源大模型以 Meta 的 Llama 系列,2024 年 4 月,Llama3 发布,包括 8B 和 70B 模型。 图 2,时间线主要根据技术论文的发布日期(例如提交至 arXiv 的日期)来 确定大型语言模型(大小超过 10B)的发展历程。如果没有相应的论文,我们 将模型的日期设定为其公开发布或宣布的最早时间。我们用黄色标记那些公开 可
    0 码力 | 42 页 | 8.39 MB | 8 月前
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  • pdf文档 清华大学 DeepSeek+DeepResearch 让科研像聊天一样简单

    5支持联网查询网址,Claude 3.5 sonnet暂不支持;  四个模型均能根据上传的网页代码,对多个网址链接进行筛选、去重,完全提取出符合指令要求的所有网址链接并形成列表;  在复杂爬虫任务上,DeepSeek R1与Open AI o3min生成的代码均能正常执行数据采集任务,o3响应速度更快,R1数据采集结果更加完 整准确;其他2个模型都存在多次调试但代码仍然运行不成功的问题,如代码中罗列URL不全、输出文本中提取数据为空等。 很好地完成了数据读取及提取 任务,没有漏数据指标,数据 逻辑性很好 Kimi k1.5 能够快速读取文件数据,并 整理成可视化数据表格,但 填入数据有所缺失。  DeepSeek R1与Claude 3.5 sonnet均能很好的完成文件数据读取任务,生成的表格逻辑性强、数据指标清晰,Claude 3.5 sonnet一 次性完成表格生成后支持直接复制和表格文件下载。  Open 5相较短文本处理表现更加突出,提取准确的同时数据维度更加全面;由于文本过长DeepSeek R1无法完成任务;  综合来看,Open AI o3mini响应最快效率最高,但在数据集成维度上稍显不足,同时与Claude 3.5 sonnet所输出的表格更为工整、简洁。 Claude 3.5 sonnet 一般文本(7000token): 能够准确提取文本数据,并 整理成可视化图表,表格文 字简洁,没有提及文本中的
    0 码力 | 85 页 | 8.31 MB | 8 月前
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  • pdf文档 国家人工智能产业综合标准化体系建设指南(2024版)

    加快构建满足人工智能产业高质量发展和“人工智能+”高水 平赋能需求的标准体系,夯实标准对推动技术进步、促进企 业发展、引领产业升级、保障产业安全的支撑作用,更好推 进人工智能赋能新型工业化,特制定本指南。 一、产业发展现状 人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的基础性 和战略性技术,正成为发展新质生产力的重要引擎,加速和 实体经济深度融合,全面赋能新型工业化,深刻改变工业生 要包括算力、算法和数据,框架层主要是指用于模型开发的 深度学习框架和工具,模型层主要是指大模型等技术和产 品,应用层主要是指人工智能技术在行业场景的应用。近年 来,我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用等 方面实现快速发展,形成庞大市场规模。伴随以大模型为代 2 表的新技术加速迭代,人工智能产业呈现出创新技术群体突 破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点,亟需 完善人工智能产业标准体系。 国人工智能产业高质量发展提供坚实的技术支撑。 到 2026 年,标准与产业科技创新的联动水平持续提升, 新制定国家标准和行业标准 50 项以上,引领人工智能产业 高质量发展的标准体系加快形成。开展标准宣贯和实施推广 的企业超过 1000 家,标准服务企业创新发展的成效更加凸 显。参与制定国际标准 20 项以上,促进人工智能产业全球 化发展。 坚持创新驱动。优化产业科技创新与标准化联动机制, 加
    0 码力 | 13 页 | 701.84 KB | 1 年前
    3
  • pdf文档 清华大学 普通人如何抓住DeepSeek红利

    清华大学新闻与传播学院 新媒体研究中心 元宇宙文化实验室 @新媒沈阳 团队 : 陶炜博士生 普通人如何抓住DeepSeek红利 p Deepseek是什么? p Deepseek能够做什么? ——在工作、学习、生活和社会关系中解决问题 p 如何提问?让AI一次性生成你想要的东西 卷不动了?DeepSeek帮你一键“躺赢”! 学习太难?DeepSeek带你“开挂”逆袭! 面对AI提供的多种解法,人类需具备批判性思维与逻辑判断能力,通过选择最优答案,实现解决方案的创新 性再生。 p 智慧赋能的决策力 提出问题与甄别答案的能力,使人类在信息爆炸与AI辅助的时代,通过决策行为实现价值创造,成为社会发 展的持续动力。 善用DeepSeek的两大关键:提出问题 鉴别答案 DeepSeek是什么? • DeepSeek是一家专注通用人工智能(AGI)的中国科技公司,主攻大模型研发与应用。 • • DeepSeek-R1是其开源的推理模型,擅长处理复杂任务且可免费商用。性能对齐OpenAI-o1正 式版。 • DeepSeek-R1在后训练阶段大规模使用了强化学习技术,在仅有极少标注数据的情况下,极大 提升了模型推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上,性能比肩OpenAl-o1正式版。 (Pass@1) (Percentile)
    0 码力 | 65 页 | 4.47 MB | 8 月前
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  • pdf文档 Deepseek R1 本地部署完全手册

    是⽀持复杂推理、多模态处理、技术⽂档⽣成的⾼性能通⽤⼤语⾔模型。本⼿册 为技术团队提供完整的本地部署指南,涵盖硬件配置、国产芯⽚适配、量化⽅案、云端替代⽅ 案及完整671B MoE模型的Ollama部署⽅法。 核⼼提示: 个⼈⽤户:不建议部署32B及以上模型,硬件成本极⾼且运维复杂。 企业⽤户:需专业团队⽀持,部署前需评估ROI(投资回报率)。 ⼆、本地部署核⼼配置要求 1. 模型参数与硬件对应表 模型参 调试 14B - RAM: 24GB - GPU: RTX 3090(24GB VRAM) - 存储: 20GB - 内存: 32GB(M3 Max) - 存储: 20GB 复杂推理、技术⽂档⽣ 成 32B+ 企业级部署(需多卡并联) 暂不⽀持 科研计算、⼤规模数据 处理 2. 算⼒需求分析 模型 参数规 模 计算精 度 最低显存需 求 最低算⼒需求 DeepSeek-R1 FP8 ≥890GB 2*XE9680(16*H20 GPU) DeepSeek-R1-Distill- 70B 70B BF16 ≥180GB 4*L20 或 2*H20 GPU 三、国产芯⽚与硬件适配⽅案 1. 国内⽣态合作伙伴动态 企业 适配内容 性能对标(vs NVIDIA) 华为昇 腾 昇腾910B原⽣⽀持R1全系列,提供端到端推理优化 ⽅案 等效A100(FP16)
    0 码力 | 7 页 | 932.77 KB | 8 月前
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