DeepSeek 簡介
DeepSeek 是由 DeepSeek AI 開發的一系列先進的人工智慧模型，涵蓋自然語言處理、代碼生成、數學推理等多個領域，並以其高性能、高性價比和開放源碼策略在業界脫穎而出。DeepSeek 於 2023 年 7 月由知名量化資管巨頭幻方量化創立，專注於探索通用人工智慧的實現路徑，主攻大模型研發與應用。
DeepSeek 功能
功能概述
DeepSeek 的主要功能包括文本生成、對話能力、代碼編寫、數學計算和推理任務等。它可以集成到各種下游系統或應用中，為用戶提供智能對話和內容生成服務。此外，DeepSeek 還提供 API 接口，允許開發者將其集成到自己的應用中。
主要特點
- 混合專家架構（MoE）：DeepSeek-V3 擁有 6710 億參數，但每次輸入僅激活 370 億參數，大幅降低計算成本同時保持高性能。
- 多頭潛在注意力（MLA）：這種架構實現了高效的訓練和推理。
- 多 tokens 預測訓練目標：提升了模型的整體性能。
- 高效訓練框架：採用 HAI-LLM 框架，支持多種並行方式，降低訓練成本。
- 多階段訓練方式：包括基礎模型訓練、強化學習訓練和微調，使模型在不同階段吸收不同知識和能力。
- 大上下文窗口：能夠處理和理解更長的文本，並在長時間對話中保持連貫性。
優勢和劣勢
- 優勢：
- 高性能：DeepSeek 在推理能力與速度方面表現出色，展現出強大的競爭力。例如，DeepSeek-V3 的推理速度比傳統模型快 30% 以上。
- 低成本：通過採用 FP8 混合精度訓練，DeepSeek 大幅降低了訓練過程中的 GPU 記憶體需求和存儲帶寬壓力。此外，其高效的訓練機制使得模型在預訓練階段能夠在不到兩個月的時間內完成。
- 多功能性：DeepSeek 在多個領域都有廣泛的應用，包括學習、工作和生活。它可以用作學習助手、編程助手、寫作助手、生活助手和翻譯助手等，滿足用戶在不同場景下的需求。
- 易用性：DeepSeek 通過自然語言交互，用戶無需學習複雜的操作即可與模型進行對話。
- 開放源碼生態：DeepSeek 採用了開放源碼策略，吸引了大量開發者和研究人員的參與，推動了 AI 技術的發展和應用。
- 本地部署優勢：DeepSeek 支持本地部署，確保數據隱私和安全，同時提供更高的性能和穩定性。
- 劣勢：
- 中文處理能力有待提升：儘管 DeepSeek 针对中文语境進行了深度優化，但在某些複雜語義理解上，仍不如人類的自然語言處理能力。
- 對硬件要求較高：儘管 DeepSeek 在硬件優化方面做出了努力，但其運行仍需要一定的硬件支持。
DeepSeek 常見問題
- DeepSeek 與 ChatGPT 的區別是什麼？
- 研發背景與技術特點：DeepSeek 由中國的 DeepSeek 團隊開發，採用混合專家（MoE）架構，結合了多個專家模型的優點，能夠動態選擇最合適的專家模型進行處理，適合處理複雜任務。ChatGPT 由 OpenAI 開發，基於 Transformer 架構，支持多模態輸入，具有強大的自然語言處理能力，能夠模擬人類對話。
- 功能與應用場景：DeepSeek 在金融、醫療、代碼生成等垂直領域表現出色，支持私有化部署和企業知識圖譜融合，適合企業級應用。ChatGPT 適用於廣泛的文本生成與對話任務，提供創意靈感，支持語音識別等多種功能，廣泛應用於教育、客服等領域。
- 中文處理能力：DeepSeek 针对中文语境進行了深度優化，能夠更好地理解中文語法和文化背景，適合中文用戶使用。ChatGPT 雖然支持多種語言，但在中文處理上不如 DeepSeek 地道。
- 成本與部署：DeepSeek 訓練和推理成本較低，支持本地部署，硬件要求降低 60%，適合資源有限的企業。ChatGPT 訓練成本高，需要強大的算力支持，適合有充足資源的用戶和機構。
- 開放源碼與生態：DeepSeek 採用開放源碼策略，吸引了大量開發者參與優化和定制，推動了技術的普及和應用。ChatGPT 由 OpenAI 主導，主要通過 API 和生態合作覆蓋全球開發者與企業用戶。
- DeepSeek 的訓練成本是多少？
- DeepSeek 通過採用 FP8 混合精度訓練，大幅降低了訓練過程中的 GPU 記憶體需求和存儲帶寬壓力。例如，在訓練 DeepSeek-V3 時，使用 FP8 精度相比傳統的 FP16 或 FP32 精度，可以減少約 50% 的 GPU 記憶體佔用。此外，其高效的訓練機制使得模型在預訓練階段能夠在不到兩個月的時間內完成。