本報記者 閆坪卉 茍瀾弋

近日，中國石化在私有化、國產(chǎn)化的算力環(huán)境下，成功完成了全尺寸DeepSeek R1（671B）模型的本地化部署，并接入長城大模型應(yīng)用系統(tǒng)，面向全系統(tǒng)分批推廣使用，為企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型提供了強有力的技術(shù)支撐。

那么此次DeepSeek本地化部署究竟意味著什么？將給你的工作帶來哪些變化？就這些問題，記者專訪了中國石化信息和數(shù)字化管理部人工智能團隊成員王振。

問：什么是DeepSeek R1模型本地化部署？

答：本地化部署就是把模型放到集團內(nèi)網(wǎng)環(huán)境中提供服務(wù)。與公有云上的人工智能應(yīng)用不同，本地化部署后的所有的模型和數(shù)據(jù)都在中國石化的私有化環(huán)境中被很好地保護起來。在使用模型所有功能的同時，保證信息和隱私安全。

本次本地化部署采用了國產(chǎn)化推理加速技術(shù)，使計算和推理成本下降了一半，速度提高了一倍，確保大家有更好的使用體驗。

問：什么是全尺寸DeepSeek R1模型？有什么優(yōu)勢？

答：此次DeepSeek R1模型發(fā)布的有6700億參數(shù)的全尺寸模型，還有很多小型的蒸餾模型。如果把全尺寸的模型比作“老師模型”，那么它可以通過蒸餾的技術(shù)，將它的思考推理能力遷移到小模型上，使這些小模型的深度理解能力和推理能力大幅提升，二者是老師和學(xué)生的關(guān)系。

從使用的效果來看，全尺寸模型的推理能力要顯著優(yōu)于蒸餾模型，面對同一問題，它思路更清晰、思考深度更深、得出結(jié)論的準確度一般會更高。

問：DeepSeek R1模型現(xiàn)在能達到什么水平？

答：DeepSeek R1模型現(xiàn)在的思考深度可以達到研究生水平。我們制作了《石油化工行業(yè)大模型測試題集（推理思考版）》對其進行測試，結(jié)果顯示，DeepSeek R1對石油化工行業(yè)知識的理解能力較強，綜合回答準確度較高，平均正確率71%。

但目前，它還是個剛畢業(yè)的學(xué)生，很多關(guān)于企業(yè)和行業(yè)的專業(yè)問題還是沒有辦法精準地理解和處理，還需要在企業(yè)培訓(xùn)幾年，才有機會成為能夠解決實際問題的行業(yè)專家。

問：DeepSeek R1模型在工作中能為我們做些什么？

答：DeepSeek R1模型不僅是文科生，可以很好地幫助我們進行資料整合、文件撰寫等工作，還是工科生，我們可以借助它強大的編程能力和對工業(yè)的認知能力，在具體的工業(yè)場景上，提高場景建設(shè)的效率和質(zhì)量。

比如說要設(shè)計一個油井工況診斷的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，在傳統(tǒng)條件下，算法工程師需要花幾個月的時間去進行算法設(shè)計、模型訓(xùn)練及部署調(diào)試，現(xiàn)在借助DeepSeek R1模型強大的編程能力，可以讓它快速編寫一套初步的算法腳本，工程師在此基礎(chǔ)上進行后續(xù)深度調(diào)試，極大地提高了模型和應(yīng)用的開發(fā)效率。

問：我們?nèi)绾翁釂柨梢宰孌eepSeek R1模型更好識別我們的指令？

答：行業(yè)里一般會采用“RTGO”的提示詞技巧，第一步要定義一個角色，例如告訴它你是一個油藏開發(fā)工程師還是IT工程師。第二步要明確目標，講清楚你期望達到的目標效果。第三步要一一列舉它所需要做的任務(wù)。最后明確操作要求，比如以什么樣的形式、格式和風(fēng)格輸出。

問：下一步，中國石化人工智能的發(fā)展方向是什么？

答：我們正在致力于將DeepSeek R1模型從一個基礎(chǔ)大模型變成一個石油化工行業(yè)大模型，通俗地說，就是把它從一個還沒參加工作的“優(yōu)秀畢業(yè)生”培養(yǎng)為“石油化工行業(yè)專家”，對齊石油化工的工業(yè)認知，掛接企業(yè)私有的知識、文檔和數(shù)據(jù)，變得更專業(yè)、更準確、更聰明，真正幫助我們解決業(yè)務(wù)的痛點、難點問題。下一步，我們將會盡快開通聯(lián)網(wǎng)搜索、自定義知識庫等功能，讓大模型回答得更準更好。