神经网络内部的简单的示意图神经网络是一种受人脑结构和功能启发的机器学习模型，旨在模拟生物神经元的工作方式。它由多个相互连接的节点（称为神经元）组成，这些节点通过层次结构进行组织，能够处理和学习复杂的数据模式。神经网络在许多领域中得到了广泛应用，尤其是在自然语言处理（NLP）和计算机视觉等任务中表现出色。对于大语言模型来说通常采用变换器（Transformer）架构，这种架构通过自注意力机制来处理输入数据，能够有效捕捉词与词之间的关系。如果你想直观感受什么是Transformer结构，推荐你去浏览下面的链接：
Transformer结构的3D可视化地址：bbycroft.net/llm有了模型结构，那我们就可以通过上面提到的数据来训练上面的模型了，训练好大模型之后，我们就可以使用训练好的模型进行推理了。
对于DeepSeek 的基本模型，同样也是通过在大量互联网文本上进行预训练得到的。这些基本模型需要通过监督微调（Supervised Fine-Tuning，简称SFT）来提升其对话能力和有用性。在这个阶段，模型会通过聊天模板学习如何在对话中回应，这有助于模型区分用户输入和助手响应，从而提供更准确的信息。
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