DeepSeek AI ແມ່ນຫຍັງ?

DeepSeek AI ແມ່ນຫຍັງ?

ຄຳຕອບສັ້ນໆ: DeepSeek AI ແມ່ນຄອບຄົວຂອງຮູບແບບພາສາຂະໜາດໃຫຍ່ - ຄຽງຄູ່ກັບຜະລິດຕະພັນການສົນທະນາ ແລະ API - ສ້າງຂຶ້ນສຳລັບການຂຽນ, ການຂຽນໂປຣແກຣມ, ແລະ ວຽກງານການຫາເຫດຜົນທີ່ເລິກເຊິ່ງກວ່າ. ມັນມີຄວາມສຳຄັນເມື່ອທ່ານຕ້ອງການຄວາມຊ່ວຍເຫຼືອທົ່ວໄປທີ່ໜ້າເຊື່ອຖື ຫຼື ການແກ້ໄຂບັນຫາຢ່າງລະມັດລະວັງແບບເທື່ອລະຂັ້ນຕອນ, ໂດຍສະເພາະຖ້າຄວາມເຂົ້າກັນໄດ້ຂອງ API ແບບ OpenAI ແລະ ລາຄາໂທເຄັນທີ່ໂປ່ງໃສແມ່ນສິ່ງສຳຄັນ.

ບົດຮຽນຫຼັກ:

ການເລືອກຮູບແບບ : ໃຊ້ການສົນທະນາສຳລັບວຽກງານປະຈຳວັນທີ່ກວ້າງຂວາງ; ໃຊ້ຮູບແບບການໃຊ້ເຫດຜົນສຳລັບເຫດຜົນຫຼາຍຂັ້ນຕອນ ແລະ ການແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ມີໂຄງສ້າງ.

ການຄວບຄຸມຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ : ຕິດຕາມການໃຊ້ໂທເຄັນແຕ່ຫົວທີ ເພື່ອໃຫ້ການຮຽກເກັບເງິນສາມາດຄາດເດົາໄດ້ ແລະ ຄວາມແປກໃຈຍັງຄົງຫາຍາກ.

ການປົກປ້ອງຄວາມຖືກຕ້ອງ : ເມື່ອຂໍ້ເທັດຈິງມີຄວາມສຳຄັນ, ໃຫ້ອີງໃສ່ການດຶງຂໍ້ມູນຄືນ ຫຼື ເອກະສານແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ ແທນທີ່ຈະເປັນຄວາມຊົງຈຳຂອງຮູບແບບ.

ຄວາມພ້ອມໃນການເຊື່ອມໂຍງ : API ທີ່ເຂົ້າກັນໄດ້ກັບ OpenAI ສາມາດຫຼຸດຜ່ອນການປັບປຸງໂຄງສ້າງ ແລະ ເລັ່ງການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດ.

ການຮັບຮູ້ຄວາມສ່ຽງ : ປະຕິບັດຕໍ່ຜົນຜະລິດຄືກັບຮ່າງ, ແລະ ກວດສອບຄວາມຜິດພາດ ຫຼື ການເປີດເຜີຍຂໍ້ມູນທີ່ລະອຽດອ່ອນໂດຍບໍ່ຕັ້ງໃຈ.

ບົດຄວາມທີ່ທ່ານອາດຈະຢາກອ່ານຫຼັງຈາກບົດຄວາມນີ້:

DeepSeek AI ແມ່ນຫຍັງ? Infographic

🔗 ຈັນຍາບັນ AI ແມ່ນຫຍັງ
ຫຼັກການທີ່ນຳພາການຕັດສິນໃຈກ່ຽວກັບ AI ທີ່ມີຄວາມຮັບຜິດຊອບ, ຍຸດຕິທຳ ແລະ ໂປ່ງໃສ.

🔗 ຄວາມລຳອຽງຂອງ AI ແມ່ນຫຍັງ
ຂໍ້ມູນທີ່ບິດເບືອນ ແລະ ຕົວເລືອກການອອກແບບສ້າງຜົນໄດ້ຮັບທີ່ບໍ່ຍຸດຕິທຳແນວໃດ.

🔗 AI scalability ແມ່ນຫຍັງ
ວິທີການຕ່າງໆໃນການຂະຫຍາຍລະບົບ AI ຢ່າງມີປະສິດທິພາບໂດຍບໍ່ສູນເສຍປະສິດທິພາບ.

🔗 AI ທີ່ສາມາດອະທິບາຍໄດ້ແມ່ນຫຍັງ
ວິທີການທີ່ເຮັດໃຫ້ການໃຊ້ເຫດຜົນແບບຈຳລອງເຂົ້າໃຈງ່າຍສຳລັບຜູ້ຄົນ ແລະ ທີມງານ.

DeepSeek AI ແມ່ນຫຍັງ? ຄຳນິຍາມທີ່ຊັດເຈນ 🧩

DeepSeek AI ແມ່ນຫຍັງ? ມັນເປັນຫ້ອງທົດລອງ AI ແລະລະບົບນິເວດຜະລິດຕະພັນທີ່ເປັນທີ່ຮູ້ຈັກດີທີ່ສຸດສຳລັບ DeepSeek (ໂດຍສະເພາະແມ່ນສາຍ “DeepSeek-V3” ແລະ “DeepSeek-R1” ທີ່ເນັ້ນໃສ່ການຫາເຫດຜົນ), ບວກກັບປະສົບການການສົນທະນາ ແລະ API ທີ່ນັກພັດທະນາສາມາດລວມເຂົ້າກັບແອັບຕ່າງໆໄດ້. ( DeepSeek , deepseek-ai/DeepSeek-V3 (GitHub) , DeepSeek-R1 ໃນ Hugging Face )

ຖ້າທ່ານເຄີຍໃຊ້ເຄື່ອງມືສົນທະນາ AI ທີ່ທັນສະໄໝ, ຮູບຮ່າງຂອງມັນຈະຮູ້ສຶກຄຸ້ນເຄີຍ: ທ່ານກະຕຸ້ນມັນດ້ວຍຂໍ້ຄວາມ, ມັນຈະສ້າງຂໍ້ຄວາມກັບຄືນມາ. ຄວາມແຕກຕ່າງຈະປາກົດຂຶ້ນຫຼາຍໃນຮູບແບບພື້ນຖານ ແລະ ວິທີການທີ່ພວກມັນຖືກຫຸ້ມຫໍ່:

ການປຽບທຽບທີ່ບໍ່ສົມບູນແບບເລັກນ້ອຍ (ແຕ່ສາມາດໃຊ້ໄດ້): DeepSeek ບໍ່ຄືກັບ "ແອັບດຽວ" ແຕ່ຄ້າຍຄືກັບ ເຮືອນຄົວ ທີ່ມີສ່ວນປະກອບດຽວກັນຖືກນຳໃຊ້ໃນອາຫານທີ່ແຕກຕ່າງກັນ - ການສົນທະນາ, API, ຮູບແບບກັ່ນ, ຕົວແທນ... ເຈົ້າເຂົ້າໃຈແລ້ວ 🍳🤷‍♂️

ເປັນຫຍັງ DeepSeek AI ຈຶ່ງມີຄວາມສຳຄັນ (ນອກເໜືອໄປຈາກສິ່ງລົບກວນ) 💡

ມີບາງເຫດຜົນທີ່ຄົນເອົາໃຈໃສ່:

  1. ທາງເລືອກສະຖາປັດຕະຍະກຳແບບຈຳລອງທີ່ມີຈຸດປະສົງເພື່ອປະສິດທິພາບ
    DeepSeek-V3 ຖືກອະທິບາຍວ່າເປັນແບບຈຳລອງປະສົມຂອງຜູ້ຊ່ຽວຊານ (MoE) ທີ່ມີຈຳນວນພາລາມິເຕີທັງໝົດຫຼາຍ, ແຕ່ມີພາລາມິເຕີ "ເປີດໃຊ້ງານ" ໜ້ອຍກວ່າຕໍ່ໂທເຄັນ, ເຊິ່ງສາມາດຊ່ວຍໃນດ້ານປະລິມານການຜະລິດ ແລະ ປະສິດທິພາບດ້ານຕົ້ນທຶນ. ( ບົດລາຍງານດ້ານວິຊາການ DeepSeek-V3 (arXiv) )

  2. ການແບ່ງແຍກທີ່ຊັດເຈນລະຫວ່າງ "ການສົນທະນາ" ແລະ "ການໃຊ້ເຫດຜົນ"
    ໃນເອກະສານ DeepSeek API, ທ່ານຈະເຫັນຕົວເລືອກຮູບແບບເຊັ່ນ deepseek-chat ແລະ deepseek-reasoner , ເຊິ່ງໝາຍເຖິງເປົ້າໝາຍການເພີ່ມປະສິດທິພາບທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ( ເອກະສານ DeepSeek API - ຮູບແບບ ແລະ ລາຄາ )

  3. ທີ່ເປັນມິດກັບນັກພັດທະນາ
    ກັບຮູບແບບ OpenAI ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຂັດແຍ້ງໃນການສະຫຼັບ. ນັ້ນຟັງແລ້ວໜ້າເບື່ອຈົນກວ່າທ່ານຈະເປັນຄົນທີ່ຕ້ອງປັບປຸງການເຊື່ອມໂຍງທັງໝົດໃນເວລາ 2 ໂມງເຊົ້າ 🔧 ( ເອກະສານ DeepSeek API - ການໂທ API ຄັ້ງທຳອິດຂອງທ່ານ )

  4. ຮູບແບບການແຈກຢາຍແບບຈຳລອງແບບເປີດ
    ລະບົບນິເວດແບບຈຳລອງ DeepSeek ປະກອບມີການປ່ອຍ ແລະ ຮູບແບບ "ກັ່ນ" ທີ່ຜູ້ຄົນສາມາດໃຊ້ສຳລັບການທົດລອງ, ການຄົ້ນຄວ້າ ແລະ ຕົ້ນແບບຜະລິດຕະພັນ. ( DeepSeek-R1 ໃນ Hugging Face )

ສິ່ງໃດທີ່ເຮັດໃຫ້ຂະບວນການເຮັດວຽກ DeepSeek AI ລຸ້ນດີ? ✅

ນີ້ແມ່ນສ່ວນທີ່ຄົນສ່ວນໃຫຍ່ຂ້າມໄປ, ແລ້ວສົງໄສວ່າເປັນຫຍັງຜົນໄດ້ຮັບຈຶ່ງຮູ້ສຶກວ່າ "ບໍ່ໜ້າເຊື່ອ." ການໃຊ້ DeepSeek AI ລຸ້ນທີ່ດີແມ່ນກ່ຽວກັບການກະຕຸ້ນທີ່ລຶກລັບໜ້ອຍລົງ ແລະ ກ່ຽວກັບການຕັດສິນໃຈຕັ້ງຄ່າຫຼາຍກວ່າ.

ນີ້ແມ່ນສິ່ງທີ່ມັກຈະມີຄວາມສຳຄັນຫຼາຍທີ່ສຸດ:

  • ເລືອກຮູບແບບທີ່ເໝາະສົມກັບວຽກ
    ໃຊ້ຮູບແບບທີ່ປັບປຸງໃຫ້ເໝາະສົມກັບການສົນທະນາສຳລັບການຂຽນ, ການສະຫຼຸບ ແລະ ການຊ່ວຍເຫຼືອດ້ານການຂຽນໂປຣແກຣມທົ່ວໄປ. ໃຊ້ຮູບແບບການຫາເຫດຜົນເມື່ອທ່ານຕ້ອງການການແກ້ໄຂບັນຫາຫຼາຍຂັ້ນຕອນທີ່ເລິກເຊິ່ງກວ່າ. ( ເອກະສານ DeepSeek API - ຮູບແບບ ແລະ ລາຄາ , ເອກະສານ DeepSeek API - ຮູບແບບການຫາເຫດຜົນ (deepseek-reasoner) )

  • ໃຫ້ມັນມີໂຄງສ້າງ, ບໍ່ພຽງແຕ່ສະຕິປັນຍາ
    ເທົ່ານັ້ນ ແທນທີ່ຈະ “ຊ່ວຍຂ້ອຍໃນການຕະຫຼາດ” ລອງ:

    • ເປົ້າໝາຍ

    • ຂໍ້ຈຳກັດ (ນ້ຳສຽງ, ຄວາມຍາວ, ຜູ້ຟັງ)

    • ຕົວຢ່າງຂອງສິ່ງທີ່ "ດີ" ເບິ່ງຄືວ່າ

    • ສິ່ງທີ່ຄວນຫຼີກລ່ຽງ
      ມັນມີປະສິດທິພາບຢ່າງໜ້າປະຫຼາດໃຈ. ຄືກັບການຍື່ນແຜນທີ່ໃຫ້ໃຜຜູ້ໜຶ່ງແທນທີ່ຈະຮ້ອງບອກທິດທາງຈາກລົດທີ່ກຳລັງແລ່ນ 🚗💨

  • ໃຊ້ການຄົ້ນຫາຂໍ້ເທັດຈິງ
    ຖ້າຄວາມຖືກຕ້ອງມີຄວາມສຳຄັນ (ນະໂຍບາຍ, ຕົວເລກ, ລາຍລະອຽດ), ຢ່າອີງໃສ່ຄວາມຊົງຈຳຂອງ LLM. ສົ່ງເອກະສານ ຫຼື ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນຂອງເຈົ້າໄປ. ຖ້າບໍ່ດັ່ງນັ້ນເຈົ້າຈະໄດ້ຄຳເວົ້າທີ່ບໍ່ມີສາລະທີ່ໝັ້ນໃຈ... ແລະບໍ່ມີໃຜມັກສິ່ງນັ້ນ. 😬

  • ເພີ່ມວົງຈອນການປະເມີນຜົນທີ່ມີນ້ຳໜັກເບົາ
    ແມ່ນແຕ່ລາຍການກວດສອບງ່າຍໆ (ຄວາມຖືກຕ້ອງ, ນ້ຳສຽງ, ຮູບແບບ, ຂໍ້ຈຳກັດດ້ານນະໂຍບາຍ) ກໍ່ຈັບໄດ້ຫຼາຍຢ່າງ.

ຕາຕະລາງປຽບທຽບ: DeepSeek AI ທຽບກັບຕົວເລືອກ AI ທີ່ນິຍົມອື່ນໆ 📊

ຂ້າງລຸ່ມນີ້ແມ່ນຕາຕະລາງປຽບທຽບທີ່ໃຊ້ໄດ້ຈິງ. ລາຄາຖືກ "ເກັບໄວ້" ໂດຍເຈດຕະນາເພາະວ່າຜູ້ໃຫ້ບໍລິການຫຼາຍຄົນປ່ຽນແຜນການ, ພາກພື້ນ ແລະ ລະດັບຕ່າງໆເລື້ອຍໆ, ແລະ ຕົວເລກທີ່ແນ່ນອນສາມາດກາຍເປັນເກົ່າໄດ້ໄວ. (ນອກຈາກນີ້, ບໍ່ມີໃຜຕ້ອງການຕາຕະລາງທີ່ຜິດພາດໃນນາທີທີ່ມັນຖືກເຜີຍແຜ່.) ລາຄາໂທເຄັນ DeepSeek API ໄດ້ຖືກເຜີຍແຜ່ໃນເອກະສານຂອງມັນ. ( ເອກະສານ DeepSeek API - ລາຍລະອຽດລາຄາ (USD) )

ເຄື່ອງມື / ຄອບຄົວຮຸ່ນ ດີທີ່ສຸດສຳລັບ (ຜູ້ຊົມ) ຄວາມຮູ້ສຶກກ່ຽວກັບລາຄາ ເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງເຮັດວຽກ (ລວມທັງລັກສະນະແປກໆ)
ການສົນທະນາ DeepSeek (ເວັບ/ແອັບ) ຜູ້ໃຊ້ປະຈຳວັນ, ນັກຂຽນ, ແລະ ນັກຮຽນ ມັກຈະເລີ່ມຕົ້ນໄດ້ຢ່າງອິດສະຫຼະ ຄວາມຮູ້ສຶກຂອງຜູ້ຊ່ວຍທົ່ວໄປທີ່ລຽບງ່າຍ, ລອງໃຊ້ໄວ, ການຊ່ວຍເຫຼືອດ້ານການຂຽນໂປຣແກຣມທີ່ດີ. ບາງຄັ້ງເຈົ້າອາດຈະຕ້ອງການການປ້ອງກັນເພີ່ມເຕີມ..
DeepSeek API ( deepseek-chat ) ນັກພັດທະນາກຳລັງສ້າງຄຸນສົມບັດການສົນທະນາ ອີງໃສ່ໂທເຄັນ (ເຜີຍແຜ່ແລ້ວ) ການເຊື່ອມໂຍງງ່າຍ ແລະ ຕາຕະລາງລາຄາທີ່ຄາດເດົາໄດ້; ລາຍລະອຽດການແຄດໄດ້ຖືກອະທິບາຍໄວ້ແລ້ວ. ( ເອກະສານ DeepSeek API - ລາຍລະອຽດລາຄາ (USD) )
DeepSeek API ( deepseek-reasoner ) ນັກພັດທະນາຕ້ອງການເຫດຜົນທີ່ເລິກເຊິ່ງກວ່າ ອີງໃສ່ໂທເຄັນ (ເຜີຍແຜ່ແລ້ວ, ສູງກວ່າ) ຖືກອອກແບບມາສຳລັບການໃຊ້ເຫດຜົນໜັກກວ່າ ແລະ ວຽກງານແບບລະບົບຕ່ອງໂສ້ຄວາມຄິດທີ່ຍາວກວ່າ (ສະນັ້ນແມ່ນແລ້ວ, ມັນມີລາຄາແພງກວ່າ). ( ເອກະສານ DeepSeek API - ລາຍລະອຽດລາຄາ (USD) , ເອກະສານ DeepSeek API - ຮູບແບບການໃຊ້ເຫດຜົນ (deepseek-reasoner) )
OpenAI (ຮູບແບບ ChatGPT + API) ລະບົບນິເວດທີ່ກວ້າງຂວາງທົ່ວໄປ + ເຂັ້ມແຂງ ການສະໝັກໃຊ້ + ໂທເຄັນ ເຄື່ອງມືທີ່ເຕີບໃຫຍ່ເຕັມທີ່, ການເຊື່ອມໂຍງຫຼາຍຢ່າງ, ແຕ່ລາຄາ ແລະ ການປະສົມປະສານຮູບແບບສາມາດຮູ້ສຶກຄືກັບເປົ້າໝາຍທີ່ເຄື່ອນທີ່.
ມະນຸດສາດ (ຄລອດ) ການຂຽນແບບຍາວ, ການວິເຄາະ ການສະໝັກໃຊ້ + ໂທເຄັນ ມັກຈະເກັ່ງໃນວຽກງານທີ່ມີນ້ຳສຽງ ແລະ ເນື້ອໃນທີ່ຍາວນານ; ທ່າທາງເລີ່ມຕົ້ນທີ່ "ປອດໄພກວ່າ" ສຳລັບຫຼາຍອົງກອນ.
ກູໂກ (ມິນິ) ຜະລິດຕະພາບພື້ນທີ່ເຮັດວຽກ + ຫຼາຍຮູບແບບ ການສະໝັກໃຊ້ + ໂທເຄັນ ເຂັ້ມແຂງໃນລະບົບນິເວດຂອງ Google; ດີສຳລັບວຽກງານສື່ປະສົມໂດຍອີງຕາມລະດັບ.
ຮູບແບບ Meta (ຮູບແບບ Llama) ທີມທີ່ຕ້ອງການຄວາມຍືດຫຍຸ່ນໃນນ້ຳໜັກເປີດ ມັກຈະເປັນ “ນ້ຳໜັກອິດສະຫຼະ” + ອິນຟາເຣ ທ່ານເອົາໂຮດຕິ້ງຂອງທ່ານເອງ, ການຄວບຄຸມຂອງທ່ານເອງ - ມີປະສິດທິພາບ, ແຕ່ບໍ່ແມ່ນແບບສຽບແລ້ວຫຼິ້ນໄດ້.
ຮູບແບບ Mistral ນັກພັດທະນາຕ້ອງການຄວາມໄວ + ຄວາມສາມາດໃນການນຳໃຊ້ ປະສົມ (ໂຮສ + ນ້ຳໜັກ) ມັກຈະເປັນການນຳໃຊ້ທີ່ວ່ອງໄວ ແລະ ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນ; ເປັນພື້ນທີ່ກາງທີ່ດີສຳລັບບາງ stacks.
ເຄື່ອງຈັກຕອບແບບສັບສົນ ການຄົ້ນຫາ "ພຽງແຕ່ຕອບມັນ" ການສະໝັກໃຊ້ ດີເລີດສຳລັບຂະບວນການຄົ້ນຄວ້າທີ່ວ່ອງໄວ; ບໍ່ເໝາະສົມສຳລັບການໃຊ້ຂໍ້ມູນສ່ວນຕົວ ເວັ້ນເສຍແຕ່ຈະມີການຕັ້ງຄ່າຢ່າງລະມັດລະວັງ.

ແມ່ນແລ້ວ, ຕາຕະລາງບໍ່ສະໝໍ່າສະເໝີ. ນັ້ນແມ່ນເຈດຕະນາ - ການປຽບທຽບທີ່ໃຊ້ໄດ້ຈິງແມ່ນສະເໝີ 😄

ເບິ່ງໃກ້ໆ: ວິທີການສ້າງແບບຈຳລອງ DeepSeek (ໃນແງ່ຂອງມະນຸດ) 🧠

DeepSeek-V3 ຖືກອະທິບາຍວ່າເປັນ ປະສົມຂອງຜູ້ຊ່ຽວຊານ (MoE) , ຊຶ່ງໝາຍຄວາມວ່າມັນມີໂຄງສ້າງເພື່ອບໍ່ໃຫ້ໃຊ້ທຸກໆພາລາມິເຕີສຳລັບທຸກໆໂທເຄັນ. ແທນທີ່ຈະ, ລະບົບຈະສົ່ງໂທເຄັນຜ່ານ "ຜູ້ຊ່ຽວຊານ" ບາງຄົນໃນລະຫວ່າງການອະນຸມານ. ລາຍລະອຽດສາທາລະນະສັງເກດເຫັນ ຈຳນວນພາລາມິເຕີທັງໝົດທີ່ໃຫຍ່ຫຼາຍດ້ວຍຊຸດຍ່ອຍທີ່ເປີດໃຊ້ງານນ້ອຍກວ່າຕໍ່ໂທເຄັນ , ເຊິ່ງເປັນວິທີໜຶ່ງທີ່ລະບົບ MoE ເປົ້າໝາຍປະສິດທິພາບ. ( ບົດລາຍງານດ້ານວິຊາການ DeepSeek-V3 (arXiv) )

ຄຳອະທິບາຍດຽວກັນນີ້ຍັງກ່າວເຖິງທາງເລືອກດ້ານສະຖາປັດຕະຍະກຳເຊັ່ນ: ການເອົາໃຈໃສ່ແບບແຝງຫຼາຍຫົວ (MLA) ແລະ “DeepSeekMoE,” ບວກກັບຈຸດປະສົງການຝຶກອົບຮົມທີ່ແນໃສ່ການປະຕິບັດ. ( ບົດລາຍງານດ້ານວິຊາການ DeepSeek-V3 (arXiv) )

ຖ້າທ່ານບໍ່ສົນໃຈຊື່ (ຍຸດຕິທຳ), ນີ້ແມ່ນການແປ:

  • ພວກເຂົາກຳລັງພະຍາຍາມທີ່ຈະໄດ້ຮັບ ຄວາມສາມາດສູງ ໂດຍບໍ່ຕ້ອງຈ່າຍຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການຄິດໄລ່ເຕັມ ທຸກຄັ້ງ .

  • ພວກເຂົາກຳລັງປັບແຕ່ງສູດການຝຶກອົບຮົມ ແລະ ສະຖາປັດຕະຍະກຳ ເພື່ອໃຫ້ຮູບແບບສາມາດ ໄວພຽງພໍທີ່ຈະຮັບໃຊ້ ແລະ ເຂັ້ມແຂງພຽງພໍທີ່ຈະແຂ່ງຂັນໄດ້ .

  • ພວກເຂົາກຳລັງແບ່ງປະສົບການອອກເປັນ “ການສົນທະນາ” ແລະ “ການໃຫ້ເຫດຜົນ” ເພື່ອໃຫ້ທ່ານສາມາດເລືອກໂປຣໄຟລ໌ພຶດຕິກຳທີ່ທ່ານຕ້ອງການ. ( ເອກະສານ DeepSeek API - ຮູບແບບ ແລະ ລາຄາ )

ການສົນທະນາ DeepSeek ທຽບກັບ DeepSeek API: ມີຄວາມແຕກຕ່າງກັນແນວໃດ? 🔧

ສິ່ງນີ້ເຮັດໃຫ້ຜູ້ຄົນຕົກໃຈເພາະວ່າ "DeepSeek" ຖືກໃຊ້ເປັນຄຳສັບທົ່ວໄປ.

ການສົນທະນາ DeepSeek (ເວັບ/ແອັບ)

  • ເໝາະສຳລັບ: ການນຳໃຊ້ທົ່ວໄປ, ການຊ່ວຍເຫຼືອດ້ານການຂຽນໂປຣແກຣມໄວ, ການຂຽນ, ການລະດົມສະໝອງ

  • ທ່ານພົວພັນໂດຍກົງ, ບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງມີການເຊື່ອມໂຍງ

  • ດີເລີດສຳລັບການລອງບຸກຄະລິກຂອງຕົວແບບ ແລະ ຄວາມສາມາດພື້ນຖານ ( DeepSeek , DeepSeek Chat )

API DeepSeek

ຂໍ້ຜິດເລັກນ້ອຍໜຶ່ງ: ເອກະສານຍັງກ່າວເຖິງວ່າຮຸ່ນ API ສາມາດແຕກຕ່າງຈາກຮຸ່ນແອັບ/ເວັບ. ນັ້ນເປັນເລື່ອງປົກກະຕິໃນທົ່ວອຸດສາຫະກຳ, ແຕ່ມັນຄຸ້ມຄ່າທີ່ຈະຈື່ໄວ້ເມື່ອທ່ານປຽບທຽບຜົນຜະລິດ. ( ເອກະສານ DeepSeek API - ການໂທຫາ API ຄັ້ງທຳອິດຂອງທ່ານ , ເອກະສານ DeepSeek API - ຮຸ່ນ ແລະ ລາຄາ )

ສິ່ງທີ່ DeepSeek AI ເກັ່ງແທ້ໆ (ແລະເວລາທີ່ມັນເຮັດໃຫ້ທ່ານແປກໃຈ) ✨

ຜູ້ຄົນມັກຈະໃຊ້ DeepSeek ໃນສະຖານະການທົ່ວໄປບາງຢ່າງຄື:

  • ການຊ່ວຍເຫຼືອດ້ານການຂຽນໂປຣແກຣມ : ການສ້າງຟັງຊັນ, ການປັບປຸງໂຄງສ້າງ, ຄຳແນະນຳກ່ຽວກັບການແກ້ໄຂຂໍ້ຜິດພາດ, ການຂຽນການທົດສອບ

  • ໜ້າວຽກຫາເຫດຜົນ : ຂັ້ນຕອນຄະນິດສາດ, ປິດສະໜາຕາມເຫດຜົນ, ການວາງແຜນຫຼາຍຂໍ້ຈຳກັດ (ດີກວ່າດ້ວຍຮູບແບບຫາເຫດຜົນ) ( ເອກະສານ DeepSeek API - ຮູບແບບຫາເຫດຜົນ (deepseek-reasoner) )

  • ການຫັນປ່ຽນເອກະສານ : ການຂຽນຄືນໃໝ່, ການສະຫຼຸບ, ການສະກັດຂໍ້ມູນທີ່ມີໂຄງສ້າງ

  • ຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກແບບຕົວແທນ : ເມື່ອທ່ານຕ້ອງການຮູບແບບທີ່ສາມາດວາງແຜນ, ເອີ້ນໃຊ້ເຄື່ອງມື ແລະ ຮັກສາກະທູ້ທີ່ຍາວກວ່າ (ມັກຈະໄດ້ຮັບການຊ່ວຍເຫຼືອຈາກຂໍ້ຈຳກັດຂອງບໍລິບົດທີ່ໃຫຍ່ກວ່າ) ( ເອກະສານ DeepSeek API - ການເອີ້ນໃຊ້ API ຄັ້ງທຳອິດຂອງທ່ານ )

ນອກຈາກນີ້, ຂໍ້ສັງເກດທີ່ເປັນປະໂຫຍດ: ຮູບແບບແບບ MoE ສາມາດຮູ້ສຶກ "ໄວ" ໃນການນຳໃຊ້ບາງຢ່າງ. ບໍ່ແມ່ນສະເໝີໄປ, ແຕ່ມັກຈະພຽງພໍທີ່ຄົນສັງເກດເຫັນ. ມັນບໍ່ແມ່ນເວດມົນ, ມັນເປັນພຽງສະຖາປັດຕະຍະກຳ ແລະ ຕົວເລືອກການໃຫ້ບໍລິການ... ແຕ່ມັນຍັງຮູ້ສຶກດີຢູ່ 😌

ຂໍ້ຈຳກັດ ແລະ ຄວາມສ່ຽງທີ່ທ່ານຄວນຄິດເຖິງ ⚠️

ທຸກໆ LLM ມີຂອບແຫຼມ. DeepSeek ບໍ່ແມ່ນຂໍ້ຍົກເວັ້ນ.

  • ການຫຼອນ
    ມັນສາມາດປະດິດລາຍລະອຽດທີ່ໜ້າເຊື່ອຖືໄດ້ແຕ່ຜິດພາດ, ໂດຍສະເພາະເມື່ອທ່ານຂໍລາຍລະອຽດສະເພາະໂດຍບໍ່ໄດ້ໃຫ້ເອກະສານອ້າງອີງ.

  • ຄວາມອ່ອນໄຫວຂອງຂໍ້ມູນ
    ຖ້າທ່ານກຳລັງວາງຂໍ້ມູນສ່ວນຕົວເຂົ້າໃນເຄື່ອງມືສົນທະນາໃດໆ, ທ່ານຄວນປະຕິບັດຕໍ່ມັນເປັນການຕັດສິນໃຈປະຕິບັດຕາມ, ບໍ່ແມ່ນການຕັດສິນໃຈສະດວກສະບາຍ. (ແມ່ນແລ້ວ, ເຖິງແມ່ນວ່າທ່ານ "ພຽງແຕ່ທົດສອບ.")

  • ຮູບແບບບໍ່ກົງກັນ
    ການໃຊ້ deepseek-chat ສຳລັບວຽກງານການຫາເຫດຜົນທີ່ຍາກລຳບາກອາດຮູ້ສຶກຄືກັບການພະຍາຍາມຕັດຊີ້ນສະເຕັກດ້ວຍບ່ວງ. ໃນທີ່ສຸດເຈົ້າຈະໄປຮອດຈຸດນັ້ນ... ແຕ່ເຈົ້າຈະຮູ້ສຶກລຳຄານ. ໃຊ້ຮູບແບບການຫາເຫດຜົນເມື່ອບັນຫາມີຫຼາຍຂັ້ນຕອນແທ້ໆ. ( ເອກະສານ DeepSeek API - ຮູບແບບ ແລະ ລາຄາ , ເອກະສານ DeepSeek API - ຮູບແບບການຫາເຫດຜົນ (deepseek-reasoner) )

  • ສຽງລົບກວນຂອງລະບົບນິເວດ ພູມ
    ສັນຖານແບບຈຳລອງທີ່ກວ້າງຂວາງອ້ອມຮອບ DeepSeek ປະກອບມີແບບຈຳລອງຢ່າງເປັນທາງການ ແລະ ຮູບແບບ "ກັ່ນ". ແບບຈຳລອງສາມາດດີຫຼາຍສຳລັບການໃຊ້ລະບົບຂະໜາດນ້ອຍກວ່າ, ແຕ່ທ່ານຄວນຮູ້ວ່າທ່ານກຳລັງນຳໃຊ້ຫຍັງ ແລະ ເປັນຫຍັງ. ( DeepSeek-R1 ໃນ Hugging Face )

ນອກນັ້ນຍັງມີການໂຕ້ຖຽງກັນສາທາລະນະໃນອຸດສາຫະກໍາທີ່ກວ້າງຂວາງກ່ຽວກັບການກັ່ນແບບຈໍາລອງ ແລະ ການຝຶກອົບຮົມການແຂ່ງຂັນ. ຂ້າພະເຈົ້າຈະບໍ່ເຂົ້າໄປໃນເລື່ອງລະຄອນຢູ່ທີ່ນີ້, ແຕ່ມັນເປັນສ່ວນໜຶ່ງຂອງສະພາບການທີ່ຜູ້ຄົນກ່າວເຖິງ. ( Anthropic - ການກວດຈັບ ແລະ ປ້ອງກັນການໂຈມຕີຈາກການກັ່ນ , The Verge )

ວິທີການເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍ DeepSeek AI ໂດຍບໍ່ຕ້ອງຄິດຫຼາຍເກີນໄປ 🚀

ຖ້າທ່ານເປັນຜູ້ໃຊ້ທີ່ບໍ່ແມ່ນຜູ້ທີ່ມີປະສົບການທາງດ້ານເຕັກນິກ:

  1. ລອງໃຊ້ອິນເຕີເຟດສົນທະນາສຳລັບວຽກງານປົກກະຕິຂອງທ່ານ (ການຂຽນ, ການລະດົມສະໝອງ, ການຂຽນໂປຣແກຣມເບົາໆ). ( DeepSeek , DeepSeek Chat )

  2. ເມື່ອທ່ານຕຳກຳແພງ, ໃຫ້ປ່ຽນແບບການກະຕຸ້ນຂອງທ່ານ:

    • ບົດບາດ “ເຈົ້າຄື…”

    • "ຂໍ້ຈຳກັດ..."

    • "ຮູບແບບຜົນຜະລິດ..."

  3. ຖ້າມັນເປັນແບບຄະນິດສາດ-y ຫຼື ເຫດຜົນ-y, ລອງໃຊ້ໂໝດການຫາເຫດຜົນຖ້າມີ. ( ເອກະສານ DeepSeek API - ຮູບແບບການຫາເຫດຜົນ (deepseek-reasoner) )

ຖ້າທ່ານເປັນນັກພັດທະນາ:

  1. ຕັດສິນໃຈວ່າທ່ານຕ້ອງ ການການສົນທະນາ ຫຼື ການໃຊ້ເຫດຜົນ . ( ເອກະສານ DeepSeek API - ຮູບແບບ ແລະ ລາຄາ )

  2. ໃຊ້ວິທີການເອກະສານ API ແລະສຽບມັນເຂົ້າໃນລູກຄ້າທີ່ເຂົ້າກັນໄດ້ກັບ OpenAI ຖ້າມີຢູ່ແລ້ວໃນ stack ຂອງທ່ານ. ( ເອກະສານ DeepSeek API - ການເອີ້ນ API ຄັ້ງທຳອິດຂອງທ່ານ )

  3. ຕິດຕາມການນຳໃຊ້ໂທເຄັນແຕ່ຫົວທີ. ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຂອງໂທເຄັນແມ່ນບ່ອນທີ່ “ຕົ້ນແບບເຢັນໆ” ກາຍເປັນ “ເປັນຫຍັງໃບບິນນີ້ຈຶ່ງເຜັດ?” 🌶️ ( ເອກະສານ DeepSeek API - ລາຍລະອຽດລາຄາ (USD) )

  4. ເພີ່ມຮາວກັນ:

    • ຂໍ້ຈຳກັດອັດຕາ

    • ການປ້ອງກັນການສັກຢາແບບໄວ

    • ການບັນທຶກ ແລະ ການແກ້ໄຂ

ຄຳຖາມທີ່ຖືກຖາມເລື້ອຍໆ: DeepSeek AI ແມ່ນຫຍັງ? ຄຳຕອບສັ້ນໆ 🙋‍♀️

DeepSeek AI ແມ່ນຫຍັງ?
ຊຸດຂອງຮູບແບບພາສາ AI ແລະຜະລິດຕະພັນ (ສົນທະນາ + API) ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບຫ້ອງທົດລອງ DeepSeek, ລວມທັງຕົວເລືອກຮູບແບບທີ່ເນັ້ນການສົນທະນາ ແລະ ຮູບແບບທີ່ເນັ້ນການໃຊ້ເຫດຜົນ. ( DeepSeek , ເອກະສານ DeepSeek API - ຮູບແບບ ແລະ ລາຄາ )

DeepSeek ເປັນ "ແຫຼ່ງເປີດ" ບໍ?
ບາງຮຸ່ນ DeepSeek ຖືກປ່ອຍອອກມາເປັນນ້ຳໜັກເປີດໃນສູນຮູບແບບສາທາລະນະ ແລະ ບ່ອນເກັບມ້ຽນ, ເຊິ່ງຮອງຮັບການທົດລອງໃນທ້ອງຖິ່ນ ແລະ ການນຳໃຊ້ຂອງພາກສ່ວນທີສາມ. "ແຫຼ່ງເປີດ" ສາມາດໝາຍເຖິງສິ່ງທີ່ແຕກຕ່າງກັນ (ນ້ຳໜັກ ທຽບກັບ ລະຫັດ ແລະ ຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມເຕັມຮູບແບບ), ສະນັ້ນມັນຄຸ້ມຄ່າທີ່ຈະຊັດເຈນ. ( deepseek-ai/DeepSeek-V3 (GitHub) , DeepSeek-R1 ໃນ Hugging Face )

ມີບັນຫາຫຍັງກັບຄວາມຍາວຂອງບໍລິບົດ?
ເອກະສານ API ອະທິບາຍເຖິງຂໍ້ຈຳກັດຂອງບໍລິບົດຂະໜາດໃຫຍ່ສຳລັບບາງເວີຊັນ, ເຊິ່ງສາມາດມີຄວາມສຳຄັນຕໍ່ເອກະສານທີ່ຍາວ ແລະ ຂະບວນການເຮັດວຽກຂອງຕົວແທນ. ( ເອກະສານ DeepSeek API - ການໂທຫາ API ຄັ້ງທຳອິດຂອງທ່ານ , ເອກະສານ DeepSeek API - ຮູບແບບ ແລະ ລາຄາ )

DeepSeek ມີ API ບໍ?
ແມ່ນແລ້ວ, ແລະເອກະສານອະທິບາຍຮູບແບບທີ່ເຂົ້າກັນໄດ້ກັບ OpenAI ສຳລັບການເຊື່ອມໂຍງ. ( ເອກະສານ DeepSeek API - ການໂທຫາ API ຄັ້ງທຳອິດຂອງທ່ານ )

ສະຫຼຸບແລ້ວ 🧠✅

ຖ້າທ່ານຖາມວ່າ DeepSeek AI ແມ່ນຫຍັງ? , ນີ້ແມ່ນບົດສະຫຼຸບສັ້ນໆ:

ແລະແມ່ນແລ້ວ... ພູມສັນຖານ AI ມີສຽງດັງ. ແຕ່ DeepSeek ບໍ່ແມ່ນພຽງແຕ່ສຽງດັງເທົ່ານັ້ນ. ມັນເປັນໜຶ່ງໃນລະບົບນິເວດ "ແທ້ຈິງ" ທີ່ທ່ານສາມາດສ້າງໄດ້, ໂດຍສະເພາະຖ້າທ່ານມັກຕົວເລືອກຕ່າງໆ ແລະ ບໍ່ສົນໃຈທີ່ຈະເຮັດໃຫ້ມືຂອງທ່ານເປື້ອນເລັກນ້ອຍ. 🛠️🙂

ຄຳຖາມທີ່ຖືກຖາມເລື້ອຍໆ

DeepSeek AI ແມ່ນຫຍັງໂດຍຫຍໍ້?

DeepSeek AI ແມ່ນຄອບຄົວຂອງຮູບແບບພາສາຂະໜາດໃຫຍ່, ພ້ອມກັບຜະລິດຕະພັນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງເຊັ່ນ: ອິນເຕີເຟດການສົນທະນາ ແລະ API ຂອງນັກພັດທະນາ. ແທນທີ່ຈະເປັນພຽງ "chatbot ອີກອັນໜຶ່ງ," ມັນປະກອບມີທັງຮູບແບບທີ່ປັບປຸງໃຫ້ດີທີ່ສຸດສຳລັບການສົນທະນາ ແລະ ຮູບແບບທີ່ມຸ່ງໄປສູ່ການຫາເຫດຜົນ. ທ່ານສາມາດໃຊ້ມັນຜ່ານແອັບເວັບ ຫຼື ປະສົມປະສານມັນເຂົ້າໃນຊອບແວຂອງທ່ານເອງ, ແລະຄວາມຍືດຫຍຸ່ນນັ້ນແມ່ນເຫດຜົນໃຫຍ່ທີ່ເຮັດໃຫ້ຄົນເວົ້າກ່ຽວກັບມັນຢູ່ເລື້ອຍໆ.

DeepSeek AI ແຕກຕ່າງຈາກເຄື່ອງມື AI ອື່ນໆເຊັ່ນ ChatGPT ຫຼື Claude ແນວໃດ?

DeepSeek AI ໂດດເດັ່ນຍ້ອນການແບ່ງແຍກລະຫວ່າງຮູບແບບການສົນທະນາ ແລະ ຮູບແບບການຫາເຫດຜົນ, ສະຖາປັດຕະຍະກຳ Mixture-of-Experts, ແລະ ຄວາມເຂົ້າກັນໄດ້ຂອງ API ແບບ OpenAI. ໃນທາງປະຕິບັດ, ມັນຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດເລືອກໂປຣໄຟລ໌ພຶດຕິກຳທີ່ແຕກຕ່າງກັນ ແລະ ມັກຈະລວມເຂົ້າກັບການປັບປຸງໂຄງສ້າງໜ້ອຍລົງ. ມັນຍັງເຜີຍແຜ່ລາຄາໂທເຄັນຢ່າງຊັດເຈນໃນເອກະສານ API ຂອງມັນ, ເຊິ່ງດຶງດູດນັກພັດທະນາທີ່ເບິ່ງຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ.

ຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງ deepseek-chat ແລະ deepseek-reasoner ແມ່ນຫຍັງ?

ຮູບແບບການສົນທະນາ deepseek ຖືກປັບແຕ່ງໃຫ້ເໝາະສົມກັບການສົນທະນາທົ່ວໄປ, ການຂຽນ, ແລະການຊ່ວຍເຫຼືອດ້ານການຂຽນໂປຣແກຣມ. ຮູບແບບ deepseek-reasoner ຖືກປັບປຸງໃຫ້ດີທີ່ສຸດສຳລັບວຽກງານການຫາເຫດຜົນຫຼາຍຂັ້ນຕອນ ເຊັ່ນ: ຄະນິດສາດ, ເຫດຜົນ, ແລະການວາງແຜນທີ່ສັບສົນ. ຖ້າທ່ານໃຊ້ຮູບແບບການສົນທະນາສຳລັບການຫາເຫດຜົນຫຼາຍ, ມັນອາດຈະຮູ້ສຶກວ່າມີຂໍ້ຈຳກັດ. ການເລືອກຮູບແບບທີ່ເໝາະສົມລ່ວງໜ້າມັກຈະຊ່ວຍປັບປຸງຄຸນນະພາບ ແລະ ປະສິດທິພາບຂອງຜົນຜະລິດ.

DeepSeek AI ເປັນ open source ຫຼື ຂ້ອຍສາມາດໃຊ້ມັນຢູ່ໃນທ້ອງຖິ່ນໄດ້ບໍ?

ບາງຮຸ່ນ DeepSeek ຖືກປ່ອຍອອກມາເປັນນ້ຳໜັກເປີດ, ອະນຸຍາດໃຫ້ມີການທົດລອງ ແລະ ການນຳໃຊ້ນອກປະສົບການການສົນທະນາທີ່ໂຮດໄວ້. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, “ແຫຼ່ງເປີດ” ສາມາດໝາຍເຖິງສິ່ງທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ໂດຍສະເພາະກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມ ແລະ ທໍ່ສົ່ງຂໍ້ມູນເຕັມຮູບແບບ. ຖ້າທ່ານຕ້ອງການການຄວບຄຸມໃນທ້ອງຖິ່ນ ຫຼື ການໂຮດຕິ້ງແບບກຳນົດເອງ, ທ່ານຈະຕ້ອງກວດສອບຮຸ່ນສະເພາະ ແລະ ເງື່ອນໄຂໃບອະນຸຍາດຢ່າງລະມັດລະວັງ.

ການນຳໃຊ້ DeepSeek AI ມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍເທົ່າໃດ?

ອິນເຕີເຟດການສົນທະນາຂອງ DeepSeek ມັກຈະບໍ່ເສຍຄ່າເພື່ອເລີ່ມຕົ້ນ, ໃນຂະນະທີ່ API ໃຊ້ລາຄາທີ່ອີງໃສ່ໂທເຄັນ. ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍແຕກຕ່າງກັນໄປຕາມວ່າທ່ານໃຊ້ຮູບແບບທີ່ເພີ່ມປະສິດທິພາບການສົນທະນາ ຫຼື ເນັ້ນໃສ່ການໃຊ້ເຫດຜົນ. ຮູບແບບການໃຊ້ເຫດຜົນມັກຈະມີລາຄາແພງກວ່າເນື່ອງຈາກການໃຊ້ຄອມພິວເຕີທີ່ໜັກໜ່ວງ. ການຕິດຕາມການບໍລິໂພກໂທເຄັນແຕ່ຫົວທີແມ່ນສິ່ງສຳຄັນ ດັ່ງນັ້ນຕົ້ນແບບຈະບໍ່ກາຍເປັນໃບບິນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍສູງໂດຍບໍ່ຄາດຄິດ.

DeepSeek AI ຖືກນໍາໃຊ້ດີທີ່ສຸດສໍາລັບຫຍັງໃນຂະບວນການເຮັດວຽກຕົວຈິງ?

DeepSeek AI ຖືກນໍາໃຊ້ທົ່ວໄປສໍາລັບການຊ່ວຍເຫຼືອດ້ານການຂຽນໂປຣແກຣມ, ການຂຽນເອກະສານຄືນໃໝ່, ການສະຫຼຸບ ແລະ ການສະກັດຂໍ້ມູນທີ່ມີໂຄງສ້າງ. ຮູບແບບການຫາເຫດຜົນແມ່ນເໝາະສົມເປັນພິເສດກັບວຽກງານທີ່ຕ້ອງໃຊ້ຄະນິດສາດຫຼາຍ ຫຼື ມີຫຼາຍຂໍ້ຈຳກັດ. ໃນການຕັ້ງຄ່າການຜະລິດ, ຫຼາຍທີມຈັບຄູ່ມັນກັບລະບົບການດຶງຂໍ້ມູນຄືນເພື່ອຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຂໍ້ເທັດຈິງ. ການເພີ່ມການກວດສອບການປະເມີນຜົນແບບງ່າຍໆຍັງຊ່ວຍກວດຈັບຂໍ້ຜິດພາດກ່ອນທີ່ຜົນຜະລິດຈະເລີ່ມໃຊ້ງານໄດ້.

DeepSeek AI ເຮັດໃຫ້ປະສາດຫຼອນ ຫຼື ເຮັດຜິດພາດບໍ?

ແມ່ນແລ້ວ, ເຊັ່ນດຽວກັບຮູບແບບພາສາຂະໜາດໃຫຍ່ທັງໝົດ, DeepSeek AI ສາມາດສ້າງຂໍ້ມູນທີ່ໜ້າເຊື່ອຖືແຕ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ. ສິ່ງນີ້ມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະເກີດຂຶ້ນໂດຍສະເພາະເມື່ອທ່ານຂໍຂໍ້ເທັດຈິງສະເພາະໂດຍບໍ່ໄດ້ໃຫ້ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ. ຖ້າຄວາມຖືກຕ້ອງມີຄວາມສຳຄັນ, ມັນປອດໄພກວ່າທີ່ຈະປ້ອນເອກະສານຂອງທ່ານເອງ ຫຼື ໃຊ້ຂະບວນການເຮັດວຽກທີ່ອີງໃສ່ການດຶງຂໍ້ມູນຄືນ. ປະຕິບັດຕໍ່ມັນເປັນຜູ້ຊ່ວຍທີ່ມີປະສິດທິພາບ, ບໍ່ແມ່ນຜູ້ມີສິດອຳນາດທີ່ຮັບປະກັນ.

ຂ້ອຍຈະເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍ DeepSeek AI ໄດ້ແນວໃດໂດຍບໍ່ເຮັດໃຫ້ມັນສັບສົນເກີນໄປ?

ຖ້າທ່ານບໍ່ແມ່ນຜູ້ທີ່ມີຄວາມຊໍານານດ້ານເຕັກນິກ, ໃຫ້ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍການໂຕ້ຕອບການສົນທະນາສໍາລັບວຽກງານການຂຽນ ຫຼື ການລະດົມສະໝອງ. ປັບປຸງຜົນໄດ້ຮັບໂດຍການເພີ່ມເປົ້າໝາຍທີ່ຊັດເຈນ, ຂໍ້ຈຳກັດ ແລະ ຮູບແບບຜົນຜະລິດໃສ່ໃນການກະຕຸ້ນຂອງທ່ານ. ຖ້າທ່ານເປັນນັກພັດທະນາ, ໃຫ້ເລືອກລະຫວ່າງຮູບແບບການສົນທະນາ ແລະ ຮູບແບບການໃຊ້ເຫດຜົນ, ເຊື່ອມໂຍງຜ່ານ API ແບບ OpenAI, ແລະ ຕິດຕາມການໃຊ້ໂທເຄັນຕັ້ງແຕ່ມື້ທໍາອິດ. ເຮັດໃຫ້ມັນງ່າຍດາຍ, ຈາກນັ້ນເຮັດຊ້ຳອີກ.

ເອກະສານອ້າງອີງ

  1. DeepSeek - DeepSeek - deepseek.com

  2. DeepSeek - ສົນທະນາ DeepSeek - deepseek.com

  3. ເອກະສານ DeepSeek API - ການໂທຫາ API ຄັ້ງທຳອິດຂອງທ່ານ - deepseek.com

  4. ເອກະສານ DeepSeek API - ຮູບແບບ ແລະ ລາຄາ - deepseek.com

  5. ເອກະສານ DeepSeek API - ລາຍລະອຽດລາຄາ (USD) - deepseek.com

  6. ເອກະສານ DeepSeek API - ຮູບແບບການຫາເຫດຜົນ (deepseek-reasoner) - deepseek.com

  7. GitHub - deepseek-ai/DeepSeek-V3 - github.com

  8. ກອດໜ້າ - DeepSeek-R1 - huggingface.co

  9. arXiv - ບົດລາຍງານດ້ານເຕັກນິກ DeepSeek-V3 - arxiv.org

  10. Anthropic - ການກວດຈັບ ແລະ ປ້ອງກັນການໂຈມຕີຈາກການກັ່ນ - anthropic.com

  11. The Verge - Anthropic/Claude - ບົດຄວາມກັ່ນ DeepSeek - theverge.com

ຊອກຫາ AI ລ່າສຸດໄດ້ທີ່ຮ້ານ AI Assistant ຢ່າງເປັນທາງການ

ກ່ຽວກັບພວກເຮົາ

ກັບໄປທີ່ບລັອກ