deepseek参考文献
时间: 2025-07-01 20:58:53 浏览: 17
关于DeepSeek模型的相关参考文献,可以从以下几个方面进行查找和阅读:
1. **DeepSeek系列模型的综述论文**:有关DeepSeek模型的研究进展,包括类人推理(human-like reasoning)、大型语言模型架构、DeepSeek专家混合框架(DeepSeek Mixture-of-Experts)等内容,可以查阅相关的学术论文与技术报告。这些资料通常会详细介绍DeepSeek V3、DeepSeek R1以及DeepSeek R1-zero等具体版本的技术细节[^1]。
2. **Hugging Face上的中文DeepSeek-R1蒸馏数据集**:对于希望了解或复现基于DeepSeek R1模型生成推理内容的研究者来说,Hugging Face平台提供了宝贵的资源。该数据集包含了超过11万个样本,其问题与答案维度来源于多个主流大模型SFT数据集(如coig/neo、Haijian/Advanced-Math和meta-math/GSM8K_zh等)。通过这个数据集,研究人员能够更好地理解如何利用DeepSeek R1来生成高质量的推理内容和结果。此外,还介绍了如何设置特定的提示模块以控制模型输出,并确保生成的内容符合预期标准[^2]。
3. **使用国产AI大模型DeepSeek撰写论文的过程**:一篇实际案例展示了如何运用DeepSeek完成从选题到成文整个流程的学术写作任务。这篇文章不仅探讨了DeepSeek在数学计算、科学研究等领域表现出色的原因,同时也评估了它在辅助撰写高质量学术论文方面的潜力。值得注意的是,尽管这款由中国团队开发的大规模语言模型在全球范围内引起了广泛关注,但其在不同应用场景下的性能仍需进一步验证[^3]。
除了上述提到的具体资源外,建议访问各大在线图书馆如Google Scholar、IEEE Xplore Digital Library及SpringerLink等搜索更多关于DeepSeek的技术文档与应用实例。同时也可以关注官方GitHub仓库或是开发者社区论坛,那里往往会有最新的更新日志和技术讨论可供参考。
```python
# 示例代码:模拟查询某个数据库获取相关文献信息的功能
def search_papers(keyword):
# 假设有一个函数connect_to_database()用于连接数据库
db = connect_to_database()
# 执行SQL查询语句
results = db.execute("SELECT * FROM papers WHERE keyword=?", (keyword,))
# 返回所有匹配的结果
return list(results)
# 调用函数并打印结果
for paper in search_papers('DeepSeek'):
print(paper)
```
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