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北京大学DeepSeek内部セミナーシリーズ（PDFファイル） - AIチュートリアル資料

北京大学が発行する「DeepSeek内部セミナーシリーズ」は、主にDeepSeek人工知能モデルとその応用について紹介しています。「DeepSeekの原理と実践的応用」では、DeepSeekモデルの原理、開発の歴史、技術的ブレークスルーについて解説しています。

北京大学《DeepSeek内部研讨系列》（PDF文件）- AI教程资料

北京大学が開始した「DeepSeek社内セミナーシリーズ」は、主にDeepSeekを紹介するものです。人工的な知的モデルとアプリケーション。DeepSeekの原理と実践的な応用このセクションでは、DeepSeek モデルの原理、開発の歴史、技術的ブレークスルー、推論機能などについて解説します。マルチモーダルサポートとオープンソースこのプレゼンテーションでは、DeepSeekの主な利点を強調します。また、教育、学術、有料知識プラットフォームにおけるDeepSeekのアプリケーション（インストラクショナルデザイン、宿題の採点、論文作成支援など）を紹介し、低コストかつ高性能であることを強調します。「DeepSeekプライベート展開とアプライアンス」では、DeepSeekのプライベート展開に焦点を当て、ローカルコンピュータ上の個人ユーザー向けの展開方法、エンタープライズレベルの高性能展開ソリューション、コンピューティングリソースが限られたシナリオ向けの低コスト展開戦略などを紹介します。さらに、DeepSeekアプライアンスの構成、パフォーマンスデータ、アプリケーションシナリオを紹介し、モデルの選択から実際の導入まで、さまざまなユーザー向けの包括的なソリューションを提供します。

入手するDeepSeekの原理と実践的な応用》DeepSeekのプライベート展開とアプライアンス

オリジナルPDFファイルQRコードをスキャンしてフォローと返信をしてください。 20250225

DeepSeekの原理と実践的な応用

『DeepSeekの原理と実践的応用』は、北京大学青鳥出版から出版された書籍です。人工的な知的本内部ハンドブックは、研究所、コンピュータサイエンス学部メタバース技術研究所、教育学部学習科学研究所が共同で発行したもので、DeepSeekテクノロジーの原理と様々な分野におけるその応用について詳細に解説しています。教育分野におけるDeepSeekの幅広い応用例として、インストラクショナルデザイン、教育活動、宿題採点、個別指導計画、病理診断、論文作成支援、学術研究、有料知識サービス、宿題指導などを紹介し、具体的な事例も提示しています。プロンプトワードユーザーがDeepSeekをより効果的に活用し、業務効率と学習成果を向上させるための事例が提供されています。DeepSeekの応用可能性は、推論集約型タスク、文書分析と長文コンテキスト理解、オープン領域質問応答と質問作成などにおいて探求されています。AI技術の普及と、国内生産のエコシステムの発展が、強力な後押しとなっている。

人工的な知的概念分析

  • 大型モデル関連用語：導入マルチモーダル（テキスト、画像、音声、動画）AIツール（DeepSeek、Doubaoなど）、汎用モデル（大規模言語モデル、ビジュアルモデルなど）、産業モデル（教育、医療、金融など）の概念。
  • 大型モデル過去と現在の人生：から人工的な知的このセクションでは、その開発の歴史から始め、計算論的推論、知識工学、そして…について紹介します。機械学習人工的なニューラルネットワーク、深さニューラルネットワークTransformerアーキテクチャ、エンコーダ、デコーダ、生成などの技術の開発軌跡...人工的な知的（GenAIこれには、拡散アーキテクチャなどのコンテンツが含まれます。
  • 大型モデル開発段階生成モデルと推論モデル（Openなど）の特性を比較します。AI GPT-4o（生成モデル）およびオープンAI o1 (推論モデル) モデルの位置付け、推論能力、マルチモーダルサポート体制、アプリケーションシナリオ、ユーザーインタラクション体験における違い。
  • 生成モデルと推論大型モデル比較生成モデルは一般的なタスクに適しており、マルチモーダル対話型推論モデルは、複雑な論理や特殊なタスクにおいて優れた性能を発揮するが、対話の速度は遅い。マルチモーダルサポートは限定的です。

DeepSeek R1

  • 会社概要と発展の歴史DeepSeekはMagic Square Quantから生まれ、人工的な知的DeepSeekは、基礎技術の研究開発に注力する革新的なテクノロジー企業です。本セクションでは、DeepSeekの設立経緯、投資家、市場における位置付け、および開発の歴史について紹介します。
  • DeepSeek モデルシリーズ本比較では、DeepSeekの生成モデル（V3）と推論モデル（R1）の設計意図、性能、および適用範囲を検証する。推論モデル（R1）は複雑な推論タスクにおいて非常に優れた性能を発揮し、DROPタスクではF1スコア92.2%を達成した。AIME 2024の合格率は79.8%でした。
  • なぜ暑いのか？DeepSeek R1の3つの主な利点を強調すると—オープンソース低コスト、国内生産、そして推論能力における画期的な進歩により、同社は世界的なリーダーとなった。大型モデルその分野における主要なリーダーの一人。
  • DeepSeekのアルゴリズムと計算能力における画期的な進歩このセクションでは、DeepSeek R1 のトレーニング手法、例えばハイブリッドエキスパート (MOE)、マルチヘッド潜在アテンション (MLA)、強化学習 (GRPO) などとその応用例を紹介します。AI業界への大きな影響としては、独占の打破、価格の低下、イノベーションの促進などが挙げられる。
  • 右AI業界に大きな影響を与えるDeepSeek-R1は低コストでオープンソース独占を打破し、価格を引き下げ、成長を促進する機能AI産業におけるイノベーション。
  • 使用方法このセクションでは、DeepSeekを使用する3つの方法（公式APIの呼び出し、モデルの微調整、直接使用）を紹介し、公式ウェブサイト、API、モバイルアプリ、サードパーティチャネルなど、複数のアクセス方法を提供します。
  • プライベート展開このセクションでは、Ollam デプロイメントや v など、モデルのプライベート デプロイメント方法を紹介します。LLM展開方法など、DeepSeek-R1モデルのさまざまなバージョンとその特性を一覧表示します。
  • GPT動作原理詳細な紹介GPT動作原理には、確率的予測、単語連鎖、Transformerアーキテクチャ、事前学習、教師あり微調整、人間によるフィードバック強化学習、データソース、モデルパラメータ、コンテキストウィンドウサイズなどが含まれる。
  • 生成モデルの利点と欠点生成モデルの利点（言語理解・生成能力、世界知識能力、特定の推論能力など）と欠点（幻覚、限られた知識ベース、コンテキストウィンドウの制限など）を比較する。
  • DeepSeek-R1の仕組みこのセクションでは、思考連鎖、蒸留、強化学習などの手法を含む、DeepSeek R1モデルの推論メカニズムを紹介し、関連論文へのリンクを提供します。
  • DeepSeekの会話機能DeepSeekは人間がAI対話は単純、に基づくプロンプトワード会話の質を向上させるためのテクニック。あらゆるレベルのユーザーに適しています。速いさあ、始めましょう。
  • DeepSeekプロンプトワードスキル複数のリストプロンプトワード誠実さや率直さ、普遍的な公式、平易な言葉遣い、逆PUA、優れた模倣能力、優れた鋭いコメント能力、そして深い思考を促すといったテクニックは、ユーザーがDeepSeekをタスク処理に効果的に活用するのに役立ちます。
    • 誠実さ＋率直さタスクの目的を明確に定義し、要件を直接的に表現し、曖昧な表現は避けてください。
    • 一般式「やりたい、使ってもらいたい、期待通りの効果が得られるといいなと思うが、問題点が心配だ」という公式に従って整理する。プロンプトワードこれにより、DeepSeekはタスクを完全に理解できるようになります。
      • 人間の言葉を話すDeepSeekは、専門用語や公式な表現を避け、平易で分かりやすい言葉で回答することが求められます。
      • リバースPUADeepSeekの深い思考力と包括的な回答を引き出すために、（反対理由や批判の視点など）難しい質問を投げかけてみてください。
        • 模倣が得意模倣したいオブジェクトやスタイルを指定すると、DeepSeekが特定のスタイルやトーンに合ったコンテンツを生成してくれます。
        • 鋭い解説に長けているDeepSeekの批判的思考力と鋭いコメント能力を刺激するために、「笑い死にする」などの特定の文構造や表現を使用してください。
        • 深い思考を促す：存在するプロンプトワード回答の深さと質を向上させるため、「レビュー」と「批判的思考」に関する要件が追加されました。
        • DeepSeek公式プロンプトワード解釈DeepSeek公式ドキュメントの概要プロンプトワードコード、コンテンツ、構造化出力、ロールプレイング、クリエイティブ、翻訳などのカテゴリ。プロンプトワード生成などを行い、リンクを提供します。
        • アプリケーションシナリオDeepSeek R1の応用シナリオを列挙してください。これには、推論集約型タスク（プログラミングタスクや数学的問題の解決など）、教育および知識アプリケーション（インストラクショナルデザイン、教育活動、宿題の添削、個別レッスンプラン、医療病理診断、論文作成の全プロセス支援など）、オープンドメインの質問応答および作成などが含まれます。
        • 教育と学術的エンパワーメントこのセクションでは、教育分野におけるDeepSeekの活用事例を詳細に説明します。具体的には、教育設計、授業活動、宿題の採点、個別指導計画の作成、病理診断、論文作成の全工程支援、学術研究、有料知識サービス、宿題指導などについて、具体的な例を挙げて解説します。プロンプトワード例。
          • インストラクショナルデザインコース概要を作成し、コース内容と設計コンセプトを明確にする。
          • 教育活動質問のバリエーション、問題の構成方法、宿題、グループ練習のスクリプトを作成する。
            • 宿題の訂正客観式問題に解説を追加し、プログラミング問題のアイデアを提供する。
            • 個別指導プラン難易度の異なる一連の練習問題を設計し、それぞれに難易度レベルを明記する。
            • 病理診断疾患診断リストを作成し、それらを分類し、検査を提案する。
            • 論文執筆の全工程サポートサービス内容には、テーマ選定の支援、アウトライン作成、文献レビュー、コンテンツの拡充、校正・盗作チェックなどが含まれます。
              • 学術研究サービス内容には、参考文献の迅速な読解支援、参考文献の収集、学術翻訳、研究方法の設計、データ分析レポートの作成などが含まれます。
              • 知識支払いコース概要、ライブ配信スクリプト、コミュニティ運営スクリプト、有料Q&Aスクリプトなどをデザインします。
              • 宿題指導知識の定着から能力の拡大まで、個別指導プロセスを設計する。

              DeepSeekのプライベート展開とアプライアンス

              『DeepSeekプライベート展開とオールインワンマシン』は、Beida Jade Bird著の書籍です。人工的な知的北京大学コンピュータサイエンス学部の研究所とメタバース技術研究所が共同で公開したこのガイドは、DeepSeekモデルの導入に関するガイダンスを提供します。個人ユーザーと企業ユーザー向けの導入ソリューションを含め、DeepSeekモデルのプライベート導入方法を詳細に解説しています。モデルの選択から導入までの全プロセスを網羅し、さまざまなハードウェア環境やビジネスニーズに合わせた最適化の提案も行っています。特に注目すべきは、高性能ハードウェアとプリインストールされたモデルを統合したデバイスであるDeepSeekアプライアンスです。このアプライアンスは、企業や教育機関向けにすぐに利用できる機能を提供します。 AI ソリューション。当社は、さまざまな構成のオールインワンマシンの詳細な仕様と性能データを提供し、企業がニーズに基づいて適切なモデルを選択できるよう支援します。

              人工的な知的DeepSeekを使用

              • 大型モデル関連用語：導入マルチモーダル、AIツール（DeepSeek、Doubaoなど）、汎用モデル（大規模言語モデル、生成モデル、推論モデルなど）、および産業モデル（教育、医療、金融などの分野におけるモデルなど）。
              • 大型モデル過去と現在の人生：レビュー人工的な知的開発の歴史には、計算論的推論、知識工学、機械学習人工的なニューラルネットワーク、深さニューラルネットワークトランスフォーマーアーキテクチャ、ジェネレーティブアーキテクチャなど。人工的な知的（GenAI（の台頭）は、国内外のさまざまな例を挙げて説明している。大型モデル。
              • 大型モデル開発段階生成モデルと推論モデルの、位置特定能力と推論能力を比較する。マルチモーダルサポート、アプリケーションシナリオ、およびユーザーインタラクションエクスペリエンス。
              • 生成モデルと推論大型モデル比較：生成モデルは、マルチモーダルコンテンツ生成や一般的なタスクは大量利用に適していますが、推論モデルは複雑な論理推論や専門分野で優れた性能を発揮するため、高精度な推論が求められる用途に適しています。
              • 2024年から、AIその後、シャオ・ルイのチームはDeepSeek V2を統合しました。：導入AIシャオ・ルイ氏のチームによるDeepSeek技術システムの研究と応用には、V2（MoEアーキテクチャ）、V3（MTP）、R1（推論モデル）の進化、および様々なバージョンにおける知識蒸留の応用が含まれる。
              • DeepSeek速い話題沸騰中この記事では、DeepSeek V3およびR1モデルの発売とその業界への影響、そして2025年の春節以降のDeepSeekおよびR1モデルの幅広い人気について論じます。
              • 会社概要このセクションでは、DeepSeekの設立経緯、チーム構成、モデルシリーズ、および他の中国企業との関係について紹介します。大型モデル企業間の関係。
              • モデルの進化の歴史と特徴DeepSeekの主要3モデル（V2、V3、R1）のコアアーキテクチャ、トレーニング方法、主要機能、およびパフォーマンスを比較します。
              • DeepSeekモデルの利点DeepSeekモデルの特徴を要約してください。オープンソースエコシステム、モデル蒸留サポート、低コストトレーニングなど。
              • DeepSeekモデルの特徴の概要このセクションでは、DeepSeekモデル（MoE、MLA、RLなど）、トレーニングとフレームワーク（FP8混合精度トレーニング、TTCなど）、およびそれらの社会的価値について詳細に紹介します。
              • DeepSeek-R1スイートDeepSeek-R1の様々な蒸留モデル、その起源、および特徴を列挙してください。
              • 蒸留モデル - 概念DeepSeekにおけるモデル蒸留の定義、原理、利点、および応用について説明してください。
              • DeepSeek-R1蒸留モデル - 機能比較本教材は、蒸留モデルの選択に関する経験を提供し、適用可能なシナリオや、異なるパラメータ値を持つモデルの性能についても解説します。
              • DeepSeekモデルの応用シナリオこのセクションでは、エッジコンピューティング、複雑な数学およびプログラミングタスク、中国語のシナリオにおけるDeepSeekの応用上の利点を紹介します。
              • 使用方法この記事では、DeepSeekのさまざまな利用方法について概説します。具体的には、公式サービスを直接利用する方法、サードパーティサービスやAPI呼び出しを利用する方法、個人利用、企業利用などです。

              DeepSeekの個人向け展開

              • モデル展開：
                • ハードウェア構成 -推薦する異なるパラメータ値を持つモデルを提供します推薦するハードウェア構成（CPU、メモリ、ビデオメモリ、ハードディスク容量要件など）。
                • ハードウェア構成 - 最小要件異なるパラメータ値を持つモデルごとに、最小限のハードウェア構成要件を示します。
                • ハードウェア選択に関する推奨事項要件、予算、および性能バランスに基づいて、ハードウェア選定に関する推奨事項が提供されます。
                  • オラマの特徴Ollamツールの機能を紹介します。例えば…オープンソース無料、単純使いやすく、モデルも豊富など。
                  • ソフトウェアのインストール手順OllamクライアントとDockerのインストールに関する詳細な手順。
                  • 環境変数の設定このセクションでは、Ollamの環境変数を設定する方法と、そのための推奨事項について説明します。
                  • ネットワーク構成このセクションでは、Ollamサービスへのアクセス方法について説明します。これには、ローカルおよびリモート展開におけるネットワーク構成に関する考慮事項も含まれます。
                  • 環境準備：
                    • オラマの一般的なコマンドモデルのダウンロード、モデルの実行、モデル情報の表示など、Ollamでよく使用されるコマンドを一覧表示します。
                    • Ollamコマンドを使用してモデルをダウンロードしてください。このセクションでは、ダウンロードモデルのコマンド形式、ダウンロードプロセスの監視方法、およびダウンロード失敗時の対処方法について説明します。
                    • Ollamコマンドを使用してモデルを実行します。このセクションでは、モデルを実行するためのコマンド形式、実行状況を確認する方法、およびモデルの実行を停止する方法について説明します。
                    • モデル実行効果モデル実行後の効果を表示します。
                    • オラマに関するよくある質問このセクションでは、Ollamにおけるモデルアップグレード後に発生する一般的なセキュリティ脆弱性、不正アクセスリスク、およびパフォーマンス低下の問題に対する解決策について説明します。
                    • フロントエンドディスプレイ：
                      • フロントエンドディスプレイこのセクションでは、PageAssist、Chatbox、OpenWebUIなどのフロントエンドプレゼンテーションツールの機能、適用シナリオ、および使用方法について説明します。
                      • 3つのインターフェースの概要PageAssist、Chatbox、およびOpenWebUIの機能と適用シナリオを比較してください。

                      DeepSeekのエンタープライズ展開

                      • トランスフォーマー入門このセクションでは、サポートされているモーダルタスクやフレームワーク間の相互運用性など、Transformersライブラリの機能について説明します。
                      • 変圧器展開モデルこのセクションでは、依存関係のインストール、モデルのロード、モデルの実行、その他のフレームワーク呼び出しなど、Transformersを使用してDeepSeekモデルをデプロイする手順について詳しく説明します。
                      • 生成時に一般的に使用されるパラメータモデルを生成する際に一般的に使用されるパラメータ、その意味、および注意事項を列挙してください。
                      • vLLM導入はじめに vLLMこのフレームワークの機能には、PagedAttentionテクノロジー、パフォーマンスの向上、およびTransformersとのシームレスな統合が含まれます。
                      • vLLM展開モデル: v の使用に関する説明LLMDeepSeekモデルをデプロイする手順には、依存関係のインストール、モデルの読み込み、および起動が含まれます。
                      • vLLMパラメータの説明: vの詳細な説明LLM起動コマンドのパラメータとその機能。
                      • vLLM実際の同時実行性能テスト提供するLLM異なるデバイスおよびモデル構成における同時実行性能テストデータ。
                      • vLLMよくある問題とその解決策議論 vLLM導入時に発生する可能性のあるアテンションメカニズムの互換性の問題とその解決策。
                      • エンタープライズレベルの70Bモデル導入事例の共有本プレゼンテーションでは、サーバー構成、導入ソリューション、および導入事例の概要を含め、エンタープライズレベルの70Bモデルの導入事例をご紹介します。
                      • 導入ソリューションの概要このセクションでは、ハードウェア要件とコスト分析を含めた、本格的なDeepSeek R1モデルの導入計画について説明します。
                      • ソリューションの実装このドキュメントでは、3つの低コスト展開方式（llama.cpp、KTransformers、およびUnsloth動的量子化）におけるハードウェア環境構成、モデルのダウンロード、および実装手順について詳しく説明します。
                      • オプション1、llama.cppこのセクションでは、llama.cppプロジェクトの背景、インストール手順、推論手順、およびテスト結果について説明します。
                      • オプション2、KTransformersこのセクションでは、単一同時実行条件下におけるKTransformersプロジェクトの背景、インストール手順、モデル実行方法、および実際の結果について説明します。
                      • オプション3：アンスロス動的量子化＋オラムこのセクションでは、llama.cppツールを使用してUnsloth動的量子化モデルの重みファイルをマージする方法、およびOllamツールを使用してモデルを登録して呼び出す方法について説明します。
                      • 業績評価概要異なるハードウェア構成における、3つの低コスト展開方式の性能を比較する。
                      • 展開計画の概要本稿では、3つの低コスト導入オプションの適用性、利点、および限界について概説する。

                      DeepSeek オールインワンマシン

                      • DeepSeek オールインワンマシンこのセクションでは、DeepSeekオールインワンマシンのコンセプト、利点、および適用シナリオについて説明します。
                      • DeepSeek対応オールインワンマシンの国内メーカー一覧2025年2月時点における、国内のDeepSeek複合機メーカーとその製品特徴を一覧にしてください。
                      • DeepSeek 671B オールインワンPC（中国語版）推薦する構成DeepSeekのオールインワンマシンにおける、さまざまな構成のハードウェア仕様と適用シナリオを提供します。
                      • DeepSeek オールインワン マシンデータ共有このセクションでは、同時実行機能やサポートされるユーザー数など、さまざまな構成におけるDeepSeekアプライアンスのパフォーマンスデータを紹介します。
                      • 北大玉鳥AI検査症例共有北大玉鳥が大学に提供するサービスの紹介AIDeepSeekオールインワンマシンの構成と応用シナリオを含む、実験室構築計画。
                      • 北大玉鳥AI実験室建設計画詳細な説明AI実験室構築計画におけるシステム層、コンテナ層、ビジネス層、監視層、およびアプリケーション層の特性と機能。
                      • 北大玉鳥AI実験室（DeepSeekオールインワンマシン）このセクションでは、DeepSeek Basic、Standard、およびFlagshipオールインワンプリンターの詳細な構成、性能、および価格情報を提供します。

                      得る「DeepSeek社内セミナーシリーズ」および「DeepSeekプライベート導入とアプライアンス」

                      オリジナルPDFファイルQRコードをスキャンしてフォローと返信をしてください。 20250225

                      2024年の中国人工的な知的業界調査レポート（PDFファイル）

                      浙江大学DeepSeekシリーズ講義教材、第4回（PDFファイル） AIチュートリアル資料

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