deepseekv2效果（deep_s5）

DeepSeek是一款基于AI技术的智能搜索引擎，结合深度学习与自然语言处理，提供精准、高效的搜索体验。探索DeepSeek，感受未来智能搜索的无限可能！

本文目录一览：

• 1、deepseek是哪家公司是中国公司吗
• 2、deepseek有几个版本?
• 3、deepseek是哪个公司发明的
• 4、大模型结构基础(五):注意力机制的升级

deepseek是哪家公司是中国公司吗

1、DeepAI和DeepSeek不是同一家公司。DeepSeek是由中国公司深度求索（DeepSeek）开发的，该公司成立于2023年，总部位于杭州，由私募巨头幻方量化支持。DeepSeek专注于开发先进的大语言模型（LLM）和相关技术，并已经发布了多个版本的模型，包括DeepSeek LLM系列模型和DeepSeek-VDeepSeek-V3等。

2、DeepSeek的母公司是量化幻方。DeepSeek是由国内量化巨头幻方量化旗下的子公司深度求索开发的人工智能产品。幻方量化是一家专注于量化对冲基金的公司，而深度求索则是其专注于研究世界领先的通用人工智能底层模型与技术的子公司。DeepSeek作为深度求索的重要研发成果，已经在全球范围内引起了广泛的关注和影响。

3、DeepSeek是中国公司。DeepSeek，全称杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司，是一家专注于通用人工智能研发的公司。它成立于2023年7月17日，总部位于中国的浙江省杭州市。DeepSeek是由国内量化巨头幻方量化旗下的子公司创立的，专注于研究世界领先的通用人工智能底层模型与技术，挑战人工智能前沿性难题。

4、DeepSeek是幻方量化旗下的人工智能公司。DeepSeek专注于人工智能领域，发布的大模型DeepSeek-V3在全球AI界引起了广泛关注。该公司在自然语言处理和机器学习方面拥有深厚的技术实力，并且通过技术创新降低了大模型的算力需求，从而显著降低了成本。

5、DeepSeek不是宇树科技的，而是另一家专注于AGI研发的人工智能公司。DeepSeek，全称杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司，成立于2023年7月，专注于研究世界领先的通用人工智能底层模型与技术。

deepseek有几个版本?

在应用场景上，满血版适用于企业级应用如客户服务自动化系统搭建、科研计算如分子动力学模拟/气候建模，以及金融分析如量化交易策略开发等。而普通版则更适合个人学习助手、内容创作和基础编程等场景。总的来说，DeepSeek满血版在各方面都显著优于原版，但也需要更高的硬件配置和部署成本。

DeepSeek R1和V3的主要区别在于模型定位、架构、性能表现以及应用场景。DeepSeek R1是推理优先的模型，它侧重于处理复杂的推理任务。这款模型采用稠密Transformer架构，特别适合处理长上下文，但相应的计算资源消耗会稍高。R1在数学、代码生成和逻辑推理等领域表现出色，性能与OpenAI的某个版本相当。

DeepSeekClaude 7确实只是一个开始。这一版本的发布标志着DeepSeekClaude在人工智能领域迈出了重要的一步，但远非终点。

如科研机构、大型企业或专业数据分析师等。普通版：则更适合于一般用户或小型企业，用于处理日常的数据收集、整理和分析工作。综上所述，deepseek“满血版”在性能、功能以及应用场景上相较于普通版具有显著的优势。用户可以根据自己的实际需求和预算来选择适合自己的版本。

今年1月20日，DeepSeek在V3版本的基础上，又发布R1大模型，这时东风立即研究上车方案。“春节休假期间，我们也在着手R1大模型上车接入。”黄睿说。目前，东风公司的接入方案主要是通过东风云端接入DeepSeek的API，进入到智能座舱的语音交互链路中。大模型热潮，始于2022年底ChatGPT面世。

这是一个来自中国的大型语言模型，它就是年前发布的开源模型DeepSeek-R1，一经发布便在全球得到了广泛关注。值得注意的是，在该模型发布的同一时间，华尔街金融受到了巨大冲击，以英伟达为代表的科技股在当天遭到了重创，市值单日跌幅达17%，市值蒸发近6000亿美元。

deepseek是哪个公司发明的

1、DeepSeek是一款由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发的人工智能软件。DeepSeek专注于自然语言处理和生成任务，能进行流畅的自然语言对话，回答各种问题，包括知识问答、日常咨询等。它还能生成高质量的文本内容，如创意写作、文案创作，并提供编程辅助，如代码生成和编程建议。

2、DeepSeek是杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司的产品。这家公司专注于人工智能基础技术研究与创新，成立于2023年，由知名私募巨头幻方量化投资创立。DeepSeek作为该公司的旗舰产品，自推出以来备受瞩目，其最新版本为DeepSeek-V3，在多项基准测试中表现出色，甚至在某些测试中超越了领先的开源模型。

3、DeepSeek是由中国的公司开发的。 开发主体DeepSeek是由字节跳动公司所开发。字节跳动在全球科技领域影响力不断提升，拥有强大的研发团队与技术实力。 技术成果DeepSeek在多个领域展现出优秀性能。

4、DeepSeek是中国公司。DeepSeek，全称杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司，是一家专注于通用人工智能研发的公司。它成立于2023年7月17日，总部位于中国的浙江省杭州市。DeepSeek是由国内量化巨头幻方量化旗下的子公司创立的，专注于研究世界领先的通用人工智能底层模型与技术，挑战人工智能前沿性难题。

5、是由幻方量化创立的一家中国人工智能公司。其专注于通用人工智能底层模型与技术的开发，包括大语言模型和相关技术。公司位于中国浙江省杭州市，不仅进行技术研究，还致力于开源文化和社区的建设，已经发布了多个重要的人工智能模型，并在业界产生了广泛的影响。因此，可以确认DeepSeek是中国的公司。

大模型结构基础(五):注意力机制的升级

1、注意力机制的升级主要围绕三个方面deepseekv2效果：降低计算复杂度、简化多头注意力机制以及结合硬件优化。 降低计算复杂度 基于Token位置的策略：如GPT3采用的局部带状稀疏注意力，通过交替使用稠密和局部带状稀疏的注意力模式，降低deepseekv2效果了计算复杂度，并简化了Transformer处理序列的长度限制。

2、基于Token位置的方案包括GPT3采用的局部带状稀疏注意力，通过在Transformer层中交替使用稠密和局部带状稀疏的注意力模式，实现计算复杂度的降低。GPT3使用的局部注意力模式，简化了Transformer处理序列的长度限制，同时也为大模型的外推性提供了“超强基线”。

3、KV-Cache：在自回归模型中，利用已计算的key和value缓存，减少每一步生成时的计算开销。 Multi-Query Attention：MQA通过共享K和V转换减少参数和操作数量，简化了多头注意力计算。 Grouped-Query Attention：作为Multi-head和Multi-Query的折中方案，通过减少head的数量和复制K和V来优化计算效率。

4、Transformer模型通过注意力机制提升训练速度，适用于并行计算，性能优于传统循环神经网络。标准结构包括编码器-解码器架构，由编码层和Transformer模块堆叠组成。1 Encoder-Decoder结构 Transformer模型由编码器和解码器两部分组成，分别处理输入文本的编码和输出文本的生成。

5、注意力机制的原理基于Seq2Seq模型的结构。Seq2Seq模型的核心是通过一个编码器将输入序列编码为一个固定长度的隐向量，然后通过解码器将这个隐向量解码为输出序列。