课程目标

2. 深入探讨 DeepSeek 在产业应用中的实际表现与部署优势。

3. 展望下一代 AI 计算架构，以及 DeepSeek 在其中的技术演进方向。

课程大纲 

第一部分：DeepSeek大模型技术架构与创新

• DeepSeek的技术发展背景

• 从V1到V3/R1的演进历程，如何通过技术创新提升计算效率与推理能力

• DeepSeek独特的技术路径：最大化计算资源效率，在有限资源下实现高效性能

• 核心技术解析

• MoE架构（Mixture of Experts）：通过专家模型分配优化计算资源，提高计算效率

• MLA机制（Multimodal Learning Algorithm）：强化多模态数据处理能力，提升推理精度与泛化能力

• GRPO（Generalized Policy Optimization）：采用GRPO算法增强模型的自我优化与决策能力，提升任务处理精度与适应性

• Transformer架构优化：通过深度优化Transformer结构，提升训练效率与推理速度

• 训练与推理优化

• 分布式训练框架：高效的分布式训练方法与优化算法，加速大模型的迭代过程

• 模型压缩与知识蒸馏：通过剪枝、量化等技术实现低成本推理与计算资源节约

• 并行计算与推理加速：通过DP、TP、PP和EP并行策略提升训练效率，降低计算成本

第二部分：DeepSeek低成本推理与训练优化

• 低成本训练与推理优化技术

• DualPipe训练流水线：如何通过流水线结构大幅减少大模型训练的时延与能耗

• MTP（Multi-Turn Prediction）推理优化：优化多轮推理过程，提升响应能力与效率

• 硬件优化策略与推理加速：通过硬件调度与模型压缩技术，降低推理成本，提升处理速度

• 计算资源消耗与推理效率的平衡

• 通过智能调度与计算资源优化，如何确保DeepSeek在保证推理精度的前提下，降低计算消耗

• 推理加速与成本优化技术，如何实现显著的推理性能提升并控制成本

第三部分：DeepSeek在金融行业的应用实践

• DeepSeek在金融业务中的核心应用

• 智能财报分析：如何利用DeepSeek分析大量财报数据，提取关键金融信息，辅助投资决策

• 智能财富管家与投顾：利用DeepSeek提升投资组合优化与个性化金融推荐的决策精度

• 风控与反欺诈：借助DeepSeek的推理能力，实现高效的风险预测与欺诈行为检测

• 多模态数据处理与决策优化

• 在金融场景中，如何利用DeepSeek进行多模态数据处理（如文本、表格、图像）来提升决策质量

• 应用实例：如何将DeepSeek应用于智能合同质检、自动化估值等场景，提升金融业务的自动化和效率

• 智能客服与AI助手的提升

• 基于DeepSeek构建的智能客服系统如何提升响应速度和处理效率，优化客户体验

• 深度集成DeepSeek于金融场景中的智能助手，提升企业服务能力与客户满意度

第四部分：DeepSeek大模型的行业适配与市场竞争力

• 行业需求与DeepSeek的契合

• 如何应对金融行业特有的复杂数据结构与快速变化的市场需求

• DeepSeek如何在计算效率与推理能力之间找到平衡，满足金融行业多样化的应用需求

• 与主流大模型的对比

• 与GPT、Claude、Llama等主流大模型的性能对比，DeepSeek在推理精度、计算效率、任务适应性上的优势

• 如何通过技术创新，增强DeepSeek在金融行业中的市场竞争力，提升行业影响力

第五部分：DeepSeek在金融行业的应用案例与前景

• DeepSeek技术在金融行业的应用

• 如何通过DeepSeek提升银行、保险、证券等金融机构的智能化服务，推动业务创新

• 在智能投顾、反欺诈、风险控制等核心业务中，DeepSeek的技术如何改变传统金融业务模式

• 未来发展趋势

• 多模态AI与智能体决策优化：DeepSeek如何在金融行业引领多模态AI技术的应用，提升决策优化能力

• 低成本大模型训练架构：未来如何进一步降低大模型训练成本，使其更好地适应金融行业的广泛应用需求

• AI在金融行业的数字化转型：DeepSeek如何推动金融行业的智能化与数智化发展，提升行业整体效率

第六部分：互动与Q&A

• 开放式讨论与现场问题解答

• 深入探讨学员对于DeepSeek技术与应用的疑问，解决实际应用中的难题

• 分享行业中的实际案例与技术难点，提供针对性的技术与应用优化建议