Deepseek🐳

👥 Integrantes:

• 👤 Andrea Parra
• 👤 Juan Calderón

📑 Material de apoyo:

• 📊 Diapositivas: DeepSeek
• 📜 Papers: DeepSeek-R1| DeepSeek-V3 | DeepSeekMath
• 💻 Código externo: Repositorio de código

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🎯 Objetivos

📢 Como objetivos de la presente sesión, se plantean:
✅ Abordar el funcionamiento de DeepSeek y el por qué de su éxito.
✅ Comprender DeepSeek-R1 como el producto de trabajos y aportes anteriores(DeepSeek-V3, DeepSeekMath)
✅ Comprender sus fuertes frente a otros modelos

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📊 Resultados Esperados

📍 Se espera que al final de esta sesión se:

🔹 Tengan conocimientos claros sobre DeepSeek-R1
🔹 EntiendaEntiendan todos los métodos que hacen a DeepSeek tan eficiente computacionalmente (GRPO, MLHA, PTX).
🔹 RecopilaráAprecie informacióna relevanteDeepSeek parapor futuraslo implementaciones.

que

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es:

⚙️un Metodología

modelo

📖que Aquí se explicarán todos los temas tratados en la sesiónrivaliza con mayor detalle. Esta sección se completará después de la sesión e incluirá:

📌 Explicaciones detalladas del proceso.
📌 Análisis de los conceptos presentados.
📌 Ejemplos prácticos y fragmentos de código.

💡 Ejemplogigantes de código encerrado Python:como lo es OpenAI.

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

imagen = cv2.imread(".images/ejemplo.png")
plt.imshow(cv2.cvtColor(imagen, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.show()

🖼️ Ejemplo de imagen adjunta:

📌 También puedes ajustar el tamaño y alineación de las imágenes:

📊 Ejemplo de tabla:

📌 A	📌 B	📌 C
✔️ Uno	Texto de prueba	🔍

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📚 Referencias

📖 Esta sección recopila enlaces a recursos relevantes sobre procesamiento de imágenes:

🔹 🎞️ Video breve explicativo sobre DeepSeek R1 y V3
🔹 📄 Artículo explicando GRPO