DeepSeek R1功能设计涉及的几个关键词
DeepSeek R1作为人工智能助手，其功能设计主要基于以下步骤：
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字典过滤与词汇选择
- 使用蒸馏技术对候选词汇进行筛选和优化，确保选择的词汇与上下文语境相关且准确。
- 候选词汇通过多源数据（如公开文档、专家分析等）进行训练，去除冗余词，并保留关键术语。
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语义理解与知识整合
- 通过蒸馏技术训练模型，在不同层次的语义理解中融合知识库中的信息。
- 模型在理解上下文时，能够准确把握核心概念，提升对复杂问题的回答能力。
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多模态数据处理
- 在输入不同类型（如文本、视觉、听觉）的情况下，蒸馏技术优化模型的通用能力。
- 将各模态信息进行统一处理，提高在多模态输入下的推理和生成能力。
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效果评估与优化
- 使用蒸馏模型进行验证和测试，分析其性能表现。
- 根据评估结果，进一步优化词汇选择、语义理解策略等，并减少训练资源的使用。