谁为deepseek提供蒸馏技术
目前并没有公开信息明确指出谁为DeepSeek提供蒸馏技术。DeepSeek是由字节跳动公司开发的模型。字节跳动拥有自己庞大且专业的研发团队，在人工智能领域投入了大量资源进行技术研究与创新 。很多先进模型的技术研发往往是团队内部众多研究人员共同努力、探索新技术、整合多种方法的成果。
此外，华创云信的控股子公司思特奇为DeepSeek提供了核心支撑技术，即数字蒸馏技术。这种技术合作进一步加深了两者之间的关系，并可能推动双方在AI技术领域的共同发展。总的来说，华创云信与DeepSeek之间的关系不仅体现在战略投资上，还包括技术合作和业务协同等方面。
在工业物联网场景中，ECX通过模型量化和蒸馏技术，属地化加载DeepSeek，就近进行智能推理，有效减少了功耗和延迟，提升了用户体验。而在智能交通系统场景中，ECX结合低时延网络设备，实现了交通流量的实时分析和信号的智能控制，进一步提升了交通效率。
DeepSeek由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司打造，于2023年成立，总部位于浙江杭州，由知名私募巨头幻方量化孕育而生。公司信息：其法定代表人为裴湉，使用数据蒸馏技术得到精练、有用的数据，专注于开发先进大语言模型（LLM）和相关技术。
R1系列包括「DeepSeek - R1 - Distill - Qwen - 5B」等多个蒸馏模型，最强的「DeepSeek - R1」参数量671B，最长上下文128K。应用场景个人助手：可进行日程管理、学习辅导、提供生活建议。专业工具：用于代码编写、数据分析、学术研究。商业服务：能进行市场分析、文案生成、客服自动化。
大模型蒸馏技术最受益的上市公司
1、大模型蒸馏技术最受益的上市公司包括但不限于智信精密、零点有数、维海德、狄耐克、恒烁股份、金现代、思特奇、格林深瞳、中孚信息、东方中科、云从科技、拓尔思、新大陆以及中科创达等。这些公司在不同程度上都采用了大模型蒸馏技术，并因此受益。例如，智信精密的工业缺陷人工智能检测平台就采用了知识蒸馏等模型优化技术。
2、商汤科技在机器视觉和大模型领域具有技术优势，其模型优化技术可能涉及蒸馏方法，以提高边缘设备的部署效率。拓尔思则基于TLM框架及知识蒸馏技术，实现了领域AI大模型，显示了其在数据蒸馏技术方面的实力。这些公司在数据蒸馏技术方面的研究和应用都取得了显著的成果，成为了该领域的龙头企业。
3、对车企而言，DeepSeek提供了一种技术思路。黄睿介绍，DeepSeek给车企提供了模型蒸馏法的思路，这是一种将大型复杂模型（教师模型）的知识，迁移到小型简单模型（学生模型）的技术，核心目标是压缩模型参数和计算资源需求，同时尽可能保留模型的性能。
4、目前并没有公开信息明确指出谁为DeepSeek提供蒸馏技术。DeepSeek是由字节跳动公司开发的模型。字节跳动拥有自己庞大且专业的研发团队，在人工智能领域投入了大量资源进行技术研究与创新 。很多先进模型的技术研发往往是团队内部众多研究人员共同努力、探索新技术、整合多种方法的成果。
人工智能deepseek主要成就
DeepSeek在人工智能领域取得了多方面成就，具体如下：大语言模型方面：成本与效率优势：仅依赖较少计算资源和硬件支持，其经济高效版DeepSeek - R1推理模型比肩GPT - 4o等国际先进大语言模型，短时间内在全球140个市场下载量排名第一。
DeepSeek是中国人工智能企业深度求索研发的模型，在国内国际均有较高地位。国内地位：其新版本在数学、编程与通用逻辑等基准测评中取得国内模型领先地位，标志着中国AI企业具备与国际顶级团队同台竞技的实力，提升了中国科技力量的国际话语权，还会激励更多国内企业创新创业，带动人工智能产业链上下游升级。
DeepSeek已成为国际人工智能领域的重要参与者，主要体现在以下方面： 技术竞争力强：其模型如DeepSeek - V3和DeepSeek - R1表现出色，R1在逻辑推理基准测试中准确率达92%，超gpt - 4的78%；V3在全球人工智能模型基准测试中名列前茅。
在性能表现上，DeepSeek在多个自然语言处理和计算机视觉任务基准测试中取得优异成绩。在图像识别任务里，它对复杂场景和多样物体的识别准确率较高；在文本生成任务中，生成的文本连贯性和逻辑性强，能够满足多种应用场景的需求。而且，DeepSeek在模型压缩和部署方面也有突出成果。
DeepSeek确实在人工智能领域展现出了显著的实力和创新性。这款由幻方量化创立的人工智能公司推出的AI模型，凭借其强大的技术实力和低廉的成本，在短时间内赢得了全球范围内的广泛赞誉。
DeepSeek是杭州深度求索公司发布的一系列人工智能模型，专注于自然语言处理和机器学习领域。它以其高质量的编码服务而闻名，并提供了通用的开源模型和专门针对编码任务开发的模型。DeepSeek在性能上表现出色，并在多项基准测试中超越了其他领先的开源模型。纳米AI搜索则是三六零集团研发的AI搜索产品。
NLP大模型论文:一文读懂大模型的Prompt技术
1、NLP大模型的prompt技术一文读懂如下：prompt技术的背景与挑战 产生与演变：prompt技术与预训练语言模型的发展紧密相关，随着Transformer架构、BERT与GPT等系列的出现，训练范式从完全监督学习转向预训练与微调。LLMs与prompt结合的范式为解决特定任务提供了新的途径。
2、NLP大模型的prompt技术可概括为以下几点：论文核心：论文《Efficient Prompting Methods for Large Language Models： A Survey》深入探讨了当前的高效提示策略，旨在通过不同的方法提升大语言模型的计算效率和任务执行准确性。
3、提示方法的产生、演变与挑战：提示技术与预训练语言模型（PLMs）发展紧密相关，从Transformer架构到BERT与GPT系列，训练范式从完全监督学习转向预训练与微调。LLMs与提示结合的范式，为解决特定任务打开大门，但面临计算资源需求与提示设计挑战。
4、Prompt，英语单词，主要用作动词、形容词、名词和副词，意为“促使，导致；鼓励，提示；迅速的，立刻的；准时地”等。在NLP（自然语言处理）和LLM（大型语言模型）中，提示是提供给模型的输入，以生成响应或预测。提示可以是一个句子、一个问题、一段文字或一条指示。
5、基本知识：Prompt Learning是一类技术，通过在文本中添加额外的提示信息作为输入，将下游任务转换为语言模型任务，并从语言模型的预测结果得出原有下游任务的答案。流程：添加提示信息、根据提示进行预测、将预测结果转换为最终答案。
