报告从语言模型的基础概念讲起，介绍了其发展脉络，包括早期的N-gram模型到基于神经网络的LSTM/GRU模型，再到2017年后Transformer架构的出现及其重要性。详细阐述了Transformer架构的创新点，如自注意力机制、多头注意力等，并展示了从2017年Transformer出现到2025年『DeepSeek』-R1的大型语言模型发展简史。报告重点介绍了『DeepSeek』技术，包括其V3版本和R1版本的开发过程、技术特点及创新之处。『DeepSeek』-V3通过混合专家模型和极致工程优化提升效率，R1版本则通过多阶段训练，包括有监督微调、基于规则奖励的强化学习等，增强推理能力。
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