在人工智能领域，创新和卓越是不懈的追求。作为人工智能研究领域的先驱，DeepSeek成功地将其旗舰模型DeepSeek-V2.5升级为全新改进的DeepSeek-V2.5-1210。这一尖端语言模型在各个领域都取得了巨大进步，巩固了其作为人工智能领域开拓者的地位。
DeepSeek-V2.5-1210 在 DeepSeek V2 系列的基础上进行了微调，利用后训练迭代提升了其在数学、编程、写作和角色扮演方面的能力。该人工智能模型在大量数据集上进行了严格训练，使其能够掌握语言的基本结构和模式。自我注意机制的加入使模型能够捕捉远距离的依赖关系，使其成为处理复杂任务的卓越工具。
升级后的模型在多个领域都有令人印象深刻的改进，包括
- 数学问题解决： 在 MATH-500 基准测试中，完成率高达 82.8%，超过了前代产品的 74.8%。
- 编码： 在 LiveCodebench 基准测试中，准确率从 29.2% 提高到 34.38%。
- 写作和推理： 在内部测试数据集上观察到显著改进。
DeepSeek-V2.5-1210具有多种功能，包括
- 能力增强： 该模型经过后期训练迭代，以增强其在不同领域的能力。
- 互联网搜索： 支持搜索功能，提供全面、准确和个性化的答案。
- 文件上传优化： 简化文件上传体验，增强用户界面。
- 自动提取关键词： 能够自动提取多个关键词，提供多样化的搜索结果。
- 快速生成回复： 提供快速准确的结果，确保提高解决问题的效率。
可通过以下步骤在本地使用 DeepSeek-V2.5-1210 模型：
- 安装 Hugging Face 的变压器库。
- 使用 AutoModelForCausalLM 和 AutoTokenizer 类加载 DeepSeek-V2.5-1210 模型。
- 使用 generate() 方法利用模型进行推理。
此外，用户还可以利用 vLLM（矢量化大语言模型）进行模型推理，提供更优化、更高效的解决方案。
Function calling
Function calling 允许模型调用外部工具来增强其功能。
JSON 输出
您可以使用 JSON 输出模式来确保模型生成有效的 JSON 对象。 要激活此模式，应在系统提示中添加一条特殊指令。
FIM 补全
在 FIM（中间填充）补全中，您可以提供一个前缀和一个可选的后缀，模型将完成中间的内容。
DeepSeek-V2.5-1210在各个领域都有广泛的潜在应用，包括
- 客户服务和支持： 为客户提供每周 7 天每天 24 小时的在线支持，解决疑问和疑虑。
- 教育和学习： 协助教学，提供量身定制的学习建议，澄清复杂的概念。
- 编程与开发： 通过提供代码生成、调试支持和最佳实践建议，促进软件开发。
- 内容创建和写作： 通过提供语言修正和风格改进，协助撰写文章、报告和创意写作。
- 数据分析与研究： 通过分析大量数据、提取关键信息和促进知情决策，为研究人员提供支持。