火山引擎 DeepSeek 落地實踐分享:企業(yè)如何用好推理模型?
教育、設計、代碼生成這三類最適合使用推理模型。

原標題:火山引擎 DeepSeek 落地實踐分享:企業(yè)如何用好推理模型?
文章來源:Founder Park
內容字數(shù):16125字
DeepSeek R1:落地應用與未來趨勢
本文總結了Founder Park聯(lián)合火山引擎V-Start云創(chuàng)增長加速器及NVIDIA舉辦的圓桌討論,探討DeepSeek R1模型的應用場景、落地方法以及未來發(fā)展趨勢。
1. DeepSeek R1的出圈與影響
DeepSeek R1的開源特性、強大的推理能力以及便捷的訪問方式,使其迅速出圈,獲得廣泛關注,并被譽為“家喻戶曉”的AI模型。其開源的優(yōu)勢,使得開發(fā)者能夠方便地進行微調和二次開發(fā),推動了AI技術的發(fā)展。
2. 推理模型的落地場景
與傳統(tǒng)大模型相比,DeepSeek R1具備更強的推理能力和思維鏈能力,使其在多個領域展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢。 客服領域是其重要的應用場景,推理模型可以更好地理解用戶意圖,提供更準確和個性化的回復,并提升用戶滿意度。此外,在工具類應用(AI搜索、辦公自動化)、娛樂類應用(陪聊)以及復雜任務場景(金融領域的投研投顧、教育領域的復雜問題解答)中,推理模型也展現(xiàn)出巨大的潛力。
3. 解決大模型幻覺問題
大模型的幻覺問題是其應用中的一大挑戰(zhàn)。解決方法包括:模型微調、外掛知識庫、提示詞優(yōu)化以及人工審核。通過這些方法,可以有效降低幻覺的發(fā)生概率,提高模型的可靠性。
4. 大模型的業(yè)務流程改造
企業(yè)在選擇大模型改造的業(yè)務流程時,應優(yōu)先考慮中等智力、勞動密集型且重復性高的工作。 通過大模型,企業(yè)可以降低人力成本,提高效率,甚至實現(xiàn)以前人力無法完成的任務。 對于非技術人員,企業(yè)需要加強培訓,提升其對大模型的認知和應用能力,并培養(yǎng)Prompt Engineer等新興角色。
5. 模型混搭與資源分配
在實際應用中,模型混搭可以提升效率。例如,可以將DeepSeek R1用于復雜推理,再結合其他模型(如豆包)進行結果呈現(xiàn),以優(yōu)化響應速度。 在資源分配上,應根據(jù)任務的復雜程度選擇合適的模型,并優(yōu)化模型部署和使用方式,以降低算力消耗。
6. 未來發(fā)展趨勢
未來,DeepSeek R1及其類似模型將持續(xù)迭代,在智能水平、速度和效率方面不斷提升。 企業(yè)需關注模型的快速迭代,并保持對最新技術的敏感度,才能在競爭中保持優(yōu)勢。 對場景的理解和快速落地將成為企業(yè)成功的關鍵。
總而言之,DeepSeek R1的出現(xiàn)為AI應用帶來了新的機遇,也對企業(yè)提出了新的挑戰(zhàn)。 企業(yè)需要積極探索,結合自身業(yè)務場景,充分發(fā)揮大模型的優(yōu)勢,才能在AI時代獲得更大的發(fā)展。
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作者簡介:來自極客公園,專注與科技創(chuàng)業(yè)者聊「真問題」。

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