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一文读懂Deepseek 一文读懂DeepSeek,国产大模型的“潜力股” 在当今人工智能飞速发展的时代,大模型成为了科技领域的焦点。DeepSeek作为国产大模型中的佼佼者,以其卓越的性能和独特的技术优势,逐渐崭露头角,吸引了众多关注的目光。 一、公司背景与发展历程 DeepSeek由中国量化投资公司宽德科技的联合创始人梁文峰在2023年7月创立,总部位于浙江杭州,背后有宽德科技提供资金和资源支持。自成立以来,DeepSeek发展迅猛,在2023年11月2日发布首个模型DeepSeek Coder,正式进军大模型领域;11月29日,发布DeepSeek-LLM系列模型,进一步丰富其产品矩阵。2024年成为DeepSeek的丰收之年,相继发布了DeepSeek-V3 、DeepSeek-R1等模型,在市场上引起了强烈反响。 二、核心技术与模型亮点 (一)技术架构 DeepSeek采用了混合专家模型(MoE)和多头潜注意力(MLA)等先进技术。MoE技术如同一个智能的任务分配器,可让模型在处理任务时调用最合适的“专家”模块,极大提升了效率和性能。以处理一篇复杂的学术论文为例,它能精准调用擅长学术语言理解和分析的模块,快速提炼关键信息 。MLA技术则像是模型的“精准聚焦器”,优化了模型对信息的注意力分配,使模型更精准地捕捉关键信息,在处理多模态信息时,能准确把握不同模态间的关联,提升处理复杂任务的能力。 (二)模型特点 1. 性能卓越:在推理、编码、数学、中文理解等多个方面表现出色。DeepSeek LLM 67B在推理、编码、数学和中文理解等方面超越了Llama2 70B;DeepSeek-R1在数学推理和编程任务上,达到了与OpenAI的o1模型相当的性能水平,在AIME 2024数学基准测试中,DeepSeek-R1的得分率79.8%,略高于o1的79.2%。 2. 成本优势显著:训练成本低是DeepSeek的一大突出优势。例如,DeepSeek-V3这个参数量高达671B的大模型,在预训练阶段仅使用2048块GPU训练了2个月,只花费557.6万美元,其训练费用相比GPT-4等大模型要少得多。这使得更多的企业和开发者能够使用其模型进行开发和应用。 3. 开源开放:DeepSeek秉持开源理念,公开技术细节和模型代码,方便开发者在此基础上进行二次开发和创新。这不仅促进了
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