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DeepSeek技術(shù)架構(gòu)培訓(xùn)

培訓(xùn)對(duì)象：
證券行業(yè)戰(zhàn)略規(guī)劃、技術(shù)研發(fā)、投資研究、風(fēng)控合規(guī)、客戶服務(wù)等業(yè)務(wù)部門的管理及技術(shù)人員；

課程背景：
本課程結(jié)合AI大模型技術(shù)革命與證券行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的雙重背景，聚焦DeepSeek的核心技術(shù)突破及其在證券行業(yè)的應(yīng)用潛力，解析指令模型與推理模型的技術(shù)差異，探討低成本、高性能AI對(duì)證券業(yè)務(wù)模式的重構(gòu)邏輯，幫助學(xué)員從技術(shù)認(rèn)知、應(yīng)用場(chǎng)景到戰(zhàn)略布局全面掌握AI驅(qū)動(dòng)的行業(yè)變革趨勢(shì)。

課程收益：
培訓(xùn)完結(jié)后，學(xué)員能夠：
1.理解DeepSeek的技術(shù)特性：掌握其低成本、高效率的核心優(yōu)勢(shì)及技術(shù)實(shí)現(xiàn)路徑。
2.區(qū)分指令模型與推理模型：明確兩類模型的技術(shù)差異及在證券業(yè)務(wù)中的應(yīng)用場(chǎng)景。
3.預(yù)判AI技術(shù)趨勢(shì)：分析推理模型未來可能具備的復(fù)雜決策、動(dòng)態(tài)交互能力及其對(duì)金融智能化的推動(dòng)。
4.評(píng)估行業(yè)影響：識(shí)別DeepSeek對(duì)投資研究、客戶服務(wù)、風(fēng)險(xiǎn)管理等核心業(yè)務(wù)的效率提升路徑。
5.規(guī)劃成本與算力策略：掌握AI大模型成本優(yōu)化方法及算力需求變化趨勢(shì)。
6.制定應(yīng)對(duì)策略：結(jié)合開源生態(tài)與行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局，設(shè)計(jì)證券機(jī)構(gòu)的AI技術(shù)應(yīng)用路線圖。

課程大綱：
單元
大綱
內(nèi)容
單元一
DeepSeek的核心技術(shù)突破與行業(yè)意義
1.DeepSeek的技術(shù)架構(gòu)解析
1.1)MOE（專家混合模型）與MLA（多頭潛在注意力）算法的創(chuàng)新。
1.2)參數(shù)規(guī)模與算力效率：V3模型6710億參數(shù)中僅激活370億，訓(xùn)練成本557萬美元的顛覆性意義。
案例：對(duì)比metaLlama3與DeepSeek-V3的算力需求差異（H800GPU數(shù)量減少87.5%）。
討論課題：證券機(jī)構(gòu)如何通過低成本AI模型降低技術(shù)投入門檻？
2.性能評(píng)測(cè)與商業(yè)化潛力
2.1)在MMLU、DROP等評(píng)測(cè)中超越GPT-4o的關(guān)鍵表現(xiàn)。
2.2)開源模式對(duì)OpenAI閉源壟斷的挑戰(zhàn)：技術(shù)民主化與生態(tài)共建。

單元二
指令模型與推理模型的差異
1.指令模型的核心邏輯
1.1)基于用戶指令生成結(jié)果，強(qiáng)調(diào)任務(wù)執(zhí)行的準(zhǔn)確性（如傳統(tǒng)GPT系列）。
1.2)局限性：缺乏動(dòng)態(tài)推理過程，依賴大量監(jiān)督微調(diào)數(shù)據(jù)。
2.推理模型的范式革新
2.1)DeepSeek-R1的強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練：跳過監(jiān)督微調(diào)，直接通過邏輯鏈生成解決方案。
2.2)關(guān)鍵能力：文檔分析、數(shù)學(xué)推理、代碼生成（AIME2024測(cè)試成績79.8%vs.OpenAI-o1的96.7%）。
案例：某券商測(cè)試中利用DeepSeek-R1優(yōu)化量化交易策略的回測(cè)效率。

單元三
證券行業(yè)的AI應(yīng)用場(chǎng)景重構(gòu)
1.投資研究與資產(chǎn)管理
1.1)自動(dòng)化研報(bào)生成與多因子模型優(yōu)化。
1.2)實(shí)時(shí)市場(chǎng)情緒分析與事件驅(qū)動(dòng)策略。
2.客戶服務(wù)與合規(guī)風(fēng)控
2.1)智能投顧的交互式?jīng)Q策支持（如“思考過程”可視化）。
2.2)反洗錢與異常交易識(shí)別的動(dòng)態(tài)推理能力提升。
案例：奇安信利用DeepSeek-R1實(shí)現(xiàn)安全威脅研判效率提升30%。

單元四
AI成本優(yōu)化與算力需求演變
1.DeepSeek對(duì)算力生態(tài)的影響
1.1)訓(xùn)練成本降低20%-40%對(duì)資本支出的釋放效應(yīng)。
1.2)推理算力需求增長：從訓(xùn)練密集型向應(yīng)用密集型的轉(zhuǎn)變。
2.證券行業(yè)的算力策略
2.1)混合云部署與國產(chǎn)算力替代（如海光信息、浪潮信息）。
討論課題：如何平衡推理算力需求與GPU供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)？

單元五
行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局與開源生態(tài)的機(jī)遇
1.OpenAI與DeepSeek的路線之爭(zhēng)
1.1)閉源收費(fèi)vs.開源生態(tài)：技術(shù)壁壘與商業(yè)化閉環(huán)的博弈。
2.證券機(jī)構(gòu)的開源策略
2.1)參與社區(qū)共建vs.自主模型微調(diào)的路徑選擇。
案例：阿里云、騰訊云快速集成DeepSeek模型的開源實(shí)踐。
3、企業(yè)部署模型和使用模型的成本將大大降低。

單元六
推理模型的未來趨勢(shì)與高階能力預(yù)測(cè)
1.復(fù)雜決策與動(dòng)態(tài)交互能力
1.1)多模態(tài)融合：文本、數(shù)據(jù)、圖表聯(lián)動(dòng)的投資決策支持。
1.2)實(shí)時(shí)自適應(yīng)學(xué)習(xí)：基于市場(chǎng)波動(dòng)的策略動(dòng)態(tài)調(diào)整。
2.倫理與風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)
2.1)模型幻覺的進(jìn)一步降低與可解釋性提升。
2.2)監(jiān)管科技（RegTech）與AI合規(guī)框架的協(xié)同演進(jìn)。

單元七
AI的這種變化下，企業(yè)和職員該如何應(yīng)對(duì)
1.AI大模型的時(shí)代下復(fù)合型人才需求的持續(xù)攀升
2.要求學(xué)習(xí)能力越來越強(qiáng)，尤其是對(duì)技術(shù)邏輯、
業(yè)務(wù)理解和技術(shù)工具的使用能力。
3、某些工作流程的重塑可能性

DeepSeek技術(shù)架構(gòu)培訓(xùn)