DeepSeek介绍
DeepSeek是由深度求索（DeepSeek AI）开发的一系列先进的人工智能模型，涵盖自然语言处理、代码生成、数学推理等多个领域，并以其高性能、高性价比和开源策略在业界脱颖而出。它于2023年7月由知名量化资管巨头幻方量化创立，专注于探索通用人工智能的实现路径，主攻大模型研发与应用。
DeepSeek功能
功能概述
DeepSeek的主要功能包括文本生成、对话能力、代码编写、数学计算和推理任务等。它可以集成到各种下游系统或应用中，为用户提供智能对话和内容生成服务。此外，DeepSeek还提供API接口，允许开发者将其集成到自己的应用中。
主要特点
- 混合专家架构（MoE）：DeepSeek-V3拥有6710亿参数，但每次输入仅激活370亿参数，大幅降低计算成本同时保持高性能。
- 多头潜在注意力（MLA）：这种架构实现了高效的训练和推理。
- 多tokens预测训练目标：提升了模型的整体性能。
- 高效训练框架：采用HAI-LLM框架，支持多种并行方式，降低训练成本。
- 多阶段训练方式：包括基础模型训练、强化学习训练和微调，使模型在不同阶段吸收不同知识和能力。
- 大上下文窗口：能够处理和理解更长的文本，并在长时间对话中保持连贯性。
优势和劣势
- 优势：
- 高性能：DeepSeek在推理能力与速度方面表现出色，展现出强大的竞争力。例如，DeepSeek-V3的推理速度比传统模型快30%以上。
- 低成本：通过采用FP8混合精度训练，DeepSeek大幅降低了训练过程中的GPU内存需求和存储带宽压力。此外，其高效的训练机制使得模型在预训练阶段能够在不到两个月的时间内完成。
- 多功能性：DeepSeek在多个领域都有广泛的应用，包括学习、工作和生活。它可以用作学习助手、编程助手、写作助手、生活助手和翻译助手等，满足用户在不同场景下的需求。
- 易用性：DeepSeek通过自然语言交互，用户无需学习复杂的操作即可与模型进行对话。
- 开源生态：DeepSeek采用了开源策略，吸引了大量开发者和研究人员的参与，推动了AI技术的发展和应用。
- 本地部署优势：DeepSeek支持本地部署，确保数据隐私和安全，同时提供更高的性能和稳定性。
- 劣势：
- 中文处理能力有待提升：尽管DeepSeek针对中文语境进行了深度优化，但在某些复杂语义理解上，仍不如人类的自然语言处理能力。
- 对硬件要求较高：尽管DeepSeek在硬件优化方面做出了努力，但其运行仍需要一定的硬件支持。
DeepSeek常见问题
- DeepSeek与ChatGPT的区别是什么？
- 研发背景与技术特点：DeepSeek由中国的DeepSeek团队开发，采用混合专家（MoE）架构，结合了多个专家模型的优点，能够动态选择最合适的专家模型进行处理，适合处理复杂任务。ChatGPT由OpenAI开发，基于Transformer架构，支持多模态输入，具有强大的自然语言处理能力，能够模拟人类对话。
- 功能与应用场景：DeepSeek在金融、医疗、代码生成等垂直领域表现出色，支持私有化部署和企业知识图谱融合，适合企业级应用。ChatGPT适用于广泛的文本生成与对话任务，提供创意灵感，支持语音识别等多种功能，广泛应用于教育、客服等领域。
- 中文处理能力：DeepSeek针对中文语境进行了深度优化，能够更好地理解中文语法和文化背景，适合中文用户使用。ChatGPT虽然支持多种语言，但在中文处理上不如DeepSeek地道。
- 成本与部署：DeepSeek训练和推理成本较低，支持本地部署，硬件要求降低60%，适合资源有限的企业。ChatGPT训练成本高，需要强大的算力支持，适合有充足资源的用户和机构。
- 开源与生态：DeepSeek采用开源策略，吸引了大量开发者参与优化和定制，推动了技术的普及和应用。ChatGPT由OpenAI主导，主要通过API和生态合作覆盖全球开发者与企业用户。
- DeepSeek的训练成本是多少？
- DeepSeek通过采用FP8混合精度训练，大幅降低了训练过程中的GPU内存需求和存储带宽压力。例如，在训练DeepSeek-V3时，使用FP8精度相比传统的FP16或FP32精度，可以减少约50%的GPU内存占用。此外，其高效的训练机制使得模型在预训练阶段能够在不到两个月的时间内完成。