2025年2月13日

上一次https://www.cnblogs.com/webor2006/p/18703533对DeepSeek的本地化部署做了一个简介,其中在Ollama网页上会有不同的模型,当时也提出了一个疑问:

所以,这次来对它进行一个了解。

在人工智能快速发展的今天,“模型”这个词似乎无处不在。无论是聊天机器人、语音助手,还是代码生成工具,背后都有一个核心的“模型”在发挥作用。那么,这个“模型”到底是什么呢?它的工作原理又是怎样的?接下来将以通过生活中的例子,带你了解一下DeepSeek里的“模型”。

一、“模型”是什么?

简单来说,“模型”就像是一个人工智能助手,它的目标是帮助我们完成特定的任务。就像一个受过训练的厨师,能够根据你的需求为你做菜一样;它是一个经过精心设计和训练的人工智能系统,能够根据输入的信息完成各种任务。

在DeepSeek中,“模型”是一种特殊的计算机程序,它通过学习大量的数据,掌握了某种技能或知识,并能够根据用户的需求提供高质量的服务。无论是生成代码、回答问题,还是提供建议,“模型”都能像一个聪明的助手一样帮助我们完成任务。

二、“模型”的核心技术

“模型”的核心在于它的“训练方式”和“结构设计”。这两点决定了它如何学习知识、理解和处理信息。为了更好地理解这些技术,我们可以用生活中的例子来比喻。

1. 神经网络:像一个聪明的厨师

“模型”的核心技术之一是神经网络。你可以把神经网络想象成一个聪明的厨师,它通过观察大量的菜谱(数据)和学习经验,掌握了烹饪技巧。当你告诉它你需要做一道“麻婆豆腐”时,它会根据自己的“经验”告诉你需要哪些食材、步骤以及注意事项。

在DeepSeek中,“模型”的神经网络结构非常复杂,但它的工作原理其实很简单:输入信息(比如你的需求),通过多层的处理和分析,最终输出结果(比如生成代码或回答问题)。就像厨师做菜一样,“模型”也需要“训练”,也就是通过大量的数据学习来提升自己的能力。

2. 数据增强:放大镜下的细节

“模型”的另一个核心技术是数据增强。你可以把它想象成一个聪明的助手在学习过程中使用了一副“放大镜”。通过放大镜,它可以看到更多的细节,从而更好地理解事物的本质。

在DeepSeek中,“数据增强”技术的作用是为了让“模型”能够更全面地理解输入的信息。比如,在生成代码时,模型可以通过分析大量已有的代码库,学习到不同编程语言的语法、常见模式以及最佳实践。这些经验让它能够生成高质量、符合行业标准的代码。

3. 预训练与微调:图书馆里的分类书

“模型”的第三个核心技术是预训练与微调。你可以把它想象成一个图书馆里有各种分类的书籍,模型通过广泛阅读不同领域的知识(预训练),然后再针对特定任务进行优化(微调)。

在DeepSeek中,“模型”首先经过大规模的数据集进行预训练,使其具备通用的语言理解和生成能力。接着,针对具体的代码生成任务,模型会进一步“微调”,学习特定编程语言的语法、框架以及开发规范。这种结合了广泛知识和专业技能的能力,使得模型能够高效地完成复杂的代码生成任务。

三、“模型”的实际应用

1. 生成代码

“模型”在代码生成方面表现出色。无论是Web应用程序、移动应用,还是后端服务,“模型”都能根据你的需求快速生成高质量的代码。以下是一个具体的例子:

示例:生成一个Android Studio能够运行的贪吃蛇游戏

假设你想开发一个简单的贪吃蛇游戏,并且希望直接用DeepSeek的“模型”生成可以在Android Studio上运行的代码。你可以输入如下需求:

"生成一个贪吃蛇游戏,适用于Android设备。要求包括:蛇可以移动、食物随机出现、分数记录、碰撞检测以及游戏结束提示。"

步骤指南:

  1. 输入需求:

    • 打开DeepSeek的代码生成界面。
    • 在“需求描述”框中输入上述内容。
  2. 模型分析:

    • 模型会理解你的需求,并解析出关键功能点:
      • 贪吃蛇的核心逻辑(移动、食物生成)。
      • 分数记录和显示。
      • 碰撞检测(蛇与自身或屏幕边界)。
      • 游戏结束提示界面。
  3. 代码生成:

    • 模型会根据需求生成一套完整的Android项目文件,包括:
      • MainActivity.java:游戏主活动类。
      • SnakeView.xml:自定义视图布局文件。
      • game.py(或其他脚本):如果需要额外的逻辑处理。
      • 依赖库和配置文件。
  4. 代码特点:

    • 高质量、符合Android开发规范。
    • 包含注释,便于理解和维护。
    • 兼容最新的Android SDK版本。
  5. 运行与测试:

    • 将生成的项目导入Android Studio。
    • 点击“Run”按钮,即可在模拟器或真实设备上运行游戏。
    • 测试各个功能点是否正常(移动、吃食物、碰撞检测等)。
  6. 进一步优化:

    • 如果你需要自定义游戏风格,可以修改颜色、字体、界面布局等。
    • 如果需要增加更多功能(如音效、分享分数),只需在需求中明确说明,模型会自动调整代码以满足要求。

2. 回答问题

除了代码生成,“模型”在问答系统中也表现出色。它能够理解复杂的技术问题,并提供清晰、准确的答案。例如:

  • 技术难题: “如何解决Android中的内存泄漏问题?”
  • 学习建议: “推荐一些适合初学者的编程书籍。”

3. 提供建议

“模型”还可以作为你的智能助手,为你提供各种建议。无论是代码优化、技术选型,还是职业发展,“模型”都能为你提供专业的见解。

示例:技术选型

假设你正在开发一个新的移动应用,并希望选择合适的技术栈。“模型”可以帮你分析不同的选项:

  • 需求: 开发一个实时聊天应用。
  • 建议:
    • 后端:使用Firebase或AWS Amplify。
    • 前端(Android):使用Kotlin和Material Design。
    • 数据库:选择Firestore或MySQL。

四、DeepSeek的不同“模型”说明:

对于DeepSeek来说,官方提供了以下这些模型:

在人工智能和深度学习领域,“模型”的规模(通常以参数数量表示)直接影响其性能和应用场景。DeepSeek中的“模型”也有多种不同的版本,例如1.5B、7B、8B、14B、32B、70B、671B等,这些数字代表了模型的参数量(Parameters),单位是十亿(Billion)。每种版本的模型在性能、资源需求和适用场景上都有所不同。为了更好地理解为什么会有这么多种版本,我们可以用一个生活中的例子来说明——“生成一个Android Studio能够运行的贪吃蛇游戏”。

1. 模型规模与能力的关系

想象一下,你正在学习编程,并且想要用Android Studio(一款常用的安卓开发工具)开发一个经典的“贪吃蛇”游戏。这个游戏的核心逻辑相对简单:控制一条蛇在屏幕上移动,吃掉食物并躲避障碍物或自己的尾巴。

如果使用一个小参数模型(比如1.5B),它就像是一个“基础版”的AI助手,能够帮助你完成一些简单的任务,例如生成基本的代码结构或者识别输入的方向键指令。这时候,模型的能力有限,但它足够轻量,可以在你的手机上运行,不需要太多资源。

而如果你使用一个大参数模型(比如671B),它就像是一个“全能版”的AI助手,能够处理更复杂的逻辑,例如为贪吃蛇设计智能敌人、动态调整游戏难度或者生成高质量的图形界面。这时候,模型的能力非常强大,但需要更多的计算资源和内存支持。

2. 训练数据和计算资源的需求

开发一个简单的贪吃蛇游戏只需要少量的代码和基本的逻辑思维,而训练一个复杂的AI模型则完全不同。就像你学习编程时,最初可能只需要掌握基础语法(比如变量、循环、条件语句),但随着项目的复杂性增加(例如开发一个多玩家在线游戏或AR版本),你需要学习更多的知识,并投入更多时间和资源。

对于DeepSeek中的模型来说,小参数模型(如1.5B)就像是一个“新手程序员”,能够完成简单的任务,但面对复杂的逻辑时可能会显得力不从心。而大参数模型(如671B)则像是一个“经验丰富的开发团队”,能够处理更复杂的问题,但需要更多的资源支持。

3. 适用场景的不同

回到贪吃蛇游戏的例子,假设你是一个刚开始学习编程的学生:

  • 如果你只是想快速实现一个简单的贪吃蛇游戏(比如只控制蛇的方向和吃掉食物),那么使用一个小参数模型(如1.5B)就足够了。它可以帮助你完成基础的逻辑设计,并且运行在普通的手机上没有问题。
  • 但如果你希望开发一个更复杂的游戏,例如支持多人在线对战、动态难度调整或者自适应图形渲染,这时候就需要一个大参数模型(比如671B)。它能够处理更多的任务,提供更好的用户体验。

4. 灵活性和可扩展性

DeepSeek提供多种版本的模型,就像你拥有一套灵活的工具箱。你可以根据自己的需求选择合适的“工具”——小参数模型适合快速开发简单的项目(比如基础版贪吃蛇),而大参数模型则适合复杂项目(比如支持AR或多人在线的游戏)。

这种灵活性使得开发者可以根据实际情况选择最适合的模型,避免资源浪费。例如:

  • 一个学生可以选择1.5B模型,快速完成课程项目。
  • 一家游戏公司可以选择671B模型,开发高质量的商业游戏。

5. 资源分配与成本考虑

在Android Studio中运行贪吃蛇游戏只需要一台普通的电脑,而训练和运行一个大参数模型(如671B)则需要高性能的服务器或云资源。这就像你在学习编程时,用个人电脑完成简单的项目,但开发复杂的游戏可能需要租用更强大的服务器。

对于DeepSeek中的模型来说,小参数模型适合个人开发者或小型项目,而大参数模型适合企业级应用或复杂的商业需求。选择合适的模型不仅能够提高效率,还能降低成本。这里用一个直观的图来理解一下不同模型的意义:

五、总结

DeepSeek的“模型”是一个强大而灵活的人工智能工具,它结合了神经网络、数据增强和预训练微调等核心技术,能够高效地完成多种任务。无论是代码生成、问答系统还是提供建议,“模型”都能为你提供高质量的帮助。

通过上述例子可以看出,“模型”的目标是让技术开发变得更加高效和便捷。选择合适的工具和服务,不仅能够提高我们的效率,还能让我们专注于创新和核心业务。

温馨提示:最近清华大学出了一个关于DeepSeek的一个PPT火了:

出了两个PPT:

 ,内容非常的丰富,也很专业,当然啦,对于纯小白,其实只能看得懂如何应用这块,里面涉及到非常多的一些概念需要自行学习,这里把这个文件分享给大家去了解一下,里面还是有很多内容的,地址为:https://pan.quark.cn/s/7cf9b221fd5c。【得下载一个“夸克”app来存储,至于为啥不是百度网盘,因为所以~~】,再贴一个下载二维码:

接下来会继续分享关于DeepSeek在自己实际使用之后一些比较实用的方法,其实对于程序员来说,有必要更深一步的去了解它,既然人家能生成这个模型,而且模型这么大,能否想办法基于它把它改小成自己的一个小模型来进行一个使用,只有这样才会对整个AI的技术了解得更加的扎实,所以接下来会朝这方面来进行一个探索,加油!!!

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