你好，我是郭震
很多朋友已在本地搭建了DeepSeek，接下來最好了解下DeepSeek基本知識，懂一些基本原理，於是有了今天這個教程《DeepSeek圖解10頁PDF》，我原創的一個精簡小冊子。
1 為什麼要學習這個小冊子？
1）通俗講解DeepSeek-R1的教程較少。R1剛釋出兩週左右，目前介紹DeepSeek部署的文章已有一些，但關於DeepSeek背後基本原理講解的教程，目前平臺相對匱乏。
2）懂一些DeepSeek的基本原理非常重要。只懂工具使用，不懂背後基本原理，很難高效使用好DeepSeek，比如有朋友反饋DeepSeek回覆怎麼答非所問，和預想的不一樣。要想解決這些問題，最好知道一些基本原理。
3）定製專屬DeepSeek模型。想針對自己的業務微調DeepSeek的，或者想學習這個技能的，學習其基本原理應是當務之急。
基於以上三個原因，於是最近這幾天我編寫了這個圖解10頁小冊子。
2 這個小冊子有哪些特點？
1）壓縮只保留精華。我從20多頁DeepSeek英文論文，提煉下面小冊子，其目錄第一章DeepSeek本地部署；到第二章零基礎必知，充分照顧到非計算機專業的朋友；再到第三章DeepSeek-R1精華圖解。沒有廢話。
2）一圖勝千言，圖形解釋理解起來相對容易。相比於原論文晦澀的專業術語和公式，這個小冊子梳理出了最核心的精華，透過圖形讓大家更易於理解。如下圖介紹DeepSeek最核心的創新R1-Zero，透過示意圖大家更容易理解DeepSeek訓練是基於V3模型，跳過監督微調，直接大規模強化學習，得到R1-Zero
3）
小冊子開源免費
。這個小冊子使用overleaf的tex語言，計算機專業的學生編寫專業論文的利器，保證了PDF的排版、格式、字型、章節全篇統一，再結合更多tex包突出核心知識，如下是2.2節介紹Transformer的部分PDF截圖：
大家想要這個圖解DeepSeek小冊子的，在我的公眾號裡回覆：deepseek，免費獲取：
3 學完這個小冊子你會有哪些收穫？
1）理解DeepSeek-R1這麼牛的背後兩個核心創新。R1推理能力令人印象深刻，目前開源和閉源大模型中的佼佼者。學完這個小冊子後，你將會學習到R1首次驗證了純強化學習（無任何監督微調）也能大幅提升LLM推理能力，這有可能是提升推理能力的新正規化。
2）掌握基本的大模型知識。如今資料太多，學習大模型到底需要了解哪些知識成了第一個難題，學完這個小冊子你將會了解LLM的必知知識。
3）本地部署DeepSeek。還沒有部署的朋友，參考小冊子第一章步驟將DeepSeek部署到自己電腦。
最後總結一下
這個小冊子是關於DeepSeek-R1圖解的，主要有三個特點：
1）我本人編寫，免費開源，PDF專業排版，閱讀學習體驗更好些
2）直觀圖解，更容易理解大模型基礎和DeepSeek-R1的核心創新
3）學完小冊子能實現本地部署DeepSeek，為後期微調專屬推理大模型做鋪墊。
小冊子一共10頁，6280字，15幅圖。若覺得對你有用，可否點個關注。給我個三連擊：點贊、轉發和在看。若可以再給我加個⭐️，謝謝你看我的文章，我們下篇再見。