Deepseek人工智能模型应用培训.pptx
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Deepseek人工智能模型应用培训;;
01什么是
DeepSeek;;;;;;;;;;;
从案例中汲取的经验教训
在实施DeepSeek过程中，我们发现数据质量与模型性能密切相关。因此，数据预处理至关重要。同时，模型迭代需紧跟业务需求变化，保持灵活性。;
探讨如何克服困难的方法
面对技术瓶颈，我们采用分步实施、逐步优化的策略。同时，加强与业界同行的交流，借鉴先进经验，共同探索解决方案。
案例中遇到的挑战及应对
在实施过程中，我们遇到数据稀疏、模型过拟合等挑战。通过引入正则化技术、增加数据多样性等措施，有效解决了这些问题。;
04DeepSeek
的团队与合作;;;;;;;;
探讨可能存在的风险
DeepSeek在数据收集与处理过程中可能面临隐私泄露、数据滥用等风险，对个人隐私和社会安全构成威胁。
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