DeepSeek模型中，模型学到的“知识”是指什么？

在 DeepSeek 模型中，“知识”主要来源于以下几个方面：

知识图谱是 DeepSeek 模型的重要组成部分，它以结构化的方式存储了大量实体、概念及其关系。这些实体可以是具体的事物（如人物、地点、事件）或抽象的概念（如学科、理论），并通过三元组（实体1，关系，实体2）的形式表示。例如，（姚明，出生地，上海）就是一个典型的三元组，它清晰地表达了姚明与上海之间的出生地关系。

知识图谱为模型提供了丰富的背景知识和结构化信息，使得模型在处理问题时能够更好地理解上下文并生成更准确的答案。

DeepSeek 的大模型通过在海量文本数据上进行深度学习训练，学习到了丰富的语言知识、语义信息以及世界知识。这些知识以模型参数的形式存储，使得模型能够理解复杂的语义关系、处理隐喻、多义词等语言现象。例如，模型可以理解“纸老虎”这一隐喻的真正含义。

此外，大模型还具备出色的泛化能力，能够将在训练数据中学到的知识应用到未见过的新数据上。然而，这种参数化知识也存在一些局限性，例如模型决策过程难以解释，以及可能出现“幻觉”问题，即生成与事实不符的内容。

知识蒸馏是 DeepSeek 模型中用于优化和压缩知识的技术。通过将大型复杂模型（教师模型）的知识迁移到小型高效模型（学生模型），知识蒸馏能够在保持模型性能的同时，显著降低计算复杂度和存储需求。例如，DeepSeek-R1 通过知识蒸馏将长链推理模型的能力传授给标准的 LLM，从而增强了推理能力。

DeepSeek 还支持与本地知识库的结合，以进一步提升回答的准确性和相关性。通过将本地文件（如文档、网页等）上传到知识库，模型可以在回答问题时参考这些私有知识。例如，当用户上传关于特定领域的文档后，模型能够结合这些知识生成更准确的答案。

这种本地知识库的构建方式使得 DeepSeek 可以在特定领域（如法律、医疗等）中提供更专业化的服务。

DeepSeek 的训练过程包括预训练、长上下文扩展和后训练等阶段。在预训练阶段，模型通过无监督学习任务学习语言的基本规律和结构。此外，模型还通过大规模强化学习提升推理能力和泛化能力。例如，DeepSeek-R1 通过数千步强化学习在 AIME 2024 基准测试中表现大幅提升。

DeepSeek 模型中的“知识”来源于知识图谱、大模型参数化知识、知识蒸馏、本地知识库以及多阶段训练与强化学习。这些知识的融合使得 DeepSeek 在处理复杂问题时能够提供更准确、更相关且更具逻辑性的答案。