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DeepSeek大模型分享与展望-清华大学.pptx

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DeepSeek展望大模型介绍与2025/02/0601引言概述02DeepSeek 大模型概述03DeepSeek 应用场景04技术创新与突破目录CONTENTS05挑战与解决方案06未来发展趋势07结论与展望目录CONTENTS引言概述大模型定义应用场景广泛技术创新驱动大模型概念介绍具有海量参数和强大能力的模型涵盖自然语言处理、计算机视觉等自监督学习等技术推动大模型发展多领域应用前景在自然语言处理、计算机视觉等多领域有广泛应用前景DeepSeek 应运而生基于大模型趋势，开发具有独特优势的大模型DeepSeek 背景简述大模型发展趋势模型规模持续增长，技术创新不断大模型概述DeepSeek模型架构解析深度学习架构采用先进的深度学习框架多层神经网络包含多层神经网络结构模块化设计支持模块化设计，便于扩展与优化训练数据与方法DeepLearning自监督学习结合自监督学习方法提升效果精细调优通过精细调优提升模型性能大规模数据集使用海量数据进行训练泛化能力强具备出色的泛化能力，适应多种场景低资源消耗在保证性能的同时，降低资源消耗高效处理高效处理大规模数据，响应迅速特点与优势概述DeepSeek应用场景情感分析精准识别文本情感，助力智能客服等领域语言翻译支持多语展开>>

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