大模型通常指的是大規模的人工智慧模型，是一種基於深度學習技術，具有海量引數、強大的學習能力和泛化能力，能夠處理和生成多種型別資料的人工智慧模型。
本文來自“廈門大學：大模型概念、技術與應用實踐”，文末附本報告下載和獲取方式。更多DeepSeek技術內容，參考“DeepSeek爆火詳細報告（54份打包下載）”。
1、大模型
通常說的大模型的“大”的特點體現在：引數數量龐大、訓練資料量大、計算資源需求高等。大模型是具有數百萬到數十億甚至上萬億引數的神經網路模型，比如，2020年，OpenAI公司推出了GPT-3，模型引數規模達到了1750億，2023年3月釋出的GPT-4的引數規模是GPT-3的10倍以上，達到1.8萬億，2021年11月阿里推出的M6 模型的引數量達10萬億。
2、DeepSeek與大模型的關係
DeepSeek是專注於大模型研發的重要力量，旗下研發的DeepSeek V3/R1等大模型在自然語言處理任務中表現出色。它利用大規模資料和先進演算法進行訓練，具備強大的語言理解與生成能力。DeepSeek透過最佳化模型架構、提升算力效率等，推動大模型在智慧客服、內容創作、智慧寫作等多場景落地，為大模型技術發展和實際應用拓展發揮積極作用，助力行業智慧化升級。
2024年12月26日，DeepSeek釋出了全新一代大模型DeepSeek-V3。在多個基準測試中，DeepSeek-V3的效能均超越了其他開源模型，甚至與頂尖的閉源大模型GPT-4o不相上下，尤其在數學推理上，DeepSeek-V3更是遙遙領先。DeepSeek-V3以多項開創性技術，大幅提升了模型的效能和訓練效率。DeepSeek-V3在效能比肩GPT-4o的同時，研發卻只花了558萬美元，訓練成本不到後者的二十分之一。因為表現太過優越，DeepSeek在矽谷被譽為“來自東方的神秘力量”。
2025年1月20日，DeepSeek-R1正式釋出，擁有卓越的效能，在數學、程式碼和推理任務上可與OpenAI o1媲美。其採用的大規模強化學習技術，僅需少量標註資料即可顯著提升模型效能，為大模型訓練提供了新思路。2025年1月28日，DeepSeek釋出了文生圖模型Janus-Pro，在多模態理解和文字到影像的指令跟蹤功能方面都取得了重大進步，同時還增強了文字到影像生成的穩定性。在GenEval和DPG-Bench基準測試中，Janus-Pro的準確率測試結果分別為80%和84.2%，高於包括OpenAI DALL-E 3在內的其他對比模型。
獲取內容：
……
相關文章：
免責申明：本號聚焦相關技術分享，內容觀點不代表本號立場，可追溯內容均註明來源，釋出文章若存在版權等問題，請留言聯絡刪除，謝謝。
推薦閱讀
更多架構相關技術知識總結請參考“架構師全店鋪技術資料打包(全)”相關電子書(44本技術資料打包彙總詳情可透過“閱讀原文”獲取)。
溫馨提示：
掃描二維碼關注公眾號，點選閱讀原文連結獲取“架構師技術全店資料打包彙總(全)”電子書資料詳情。