(15484期)DeepSeek从新手到大师:核心原理解析,8大提示词秘籍,多平台创作变现
新手基础理解
- 公司背景与定位:DeepSeek 是杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司,是幻方量化旗下专注于通用人工智能(AGI)的 AI 公司。自 2023 年 7 月成立以来,一直致力于研发和开源高性能 AI 模型,为科研人员和开发者提供平台与工具。
- 基础功能特性
- 认知与交互:支持中英文混杂语境下的意图识别,能够精准理解隐喻、省略等复杂表达,支持多轮对话、上下文感知及结果可解释性,让用户交互体验更好。
- 知识储备:内置超 50 个垂直领域知识图谱,涵盖金融法规、医疗指南、工程标准等众多专业内容,可快速为用户提供各领域知识。
进阶技术剖析
- 混合专家架构(MoE)
- 架构原理:MoE 架构由路由和专家两部分组成。每个 MoE 层有 1 个共享专家和 256 个路由专家,运行时每个词元仅激活 8 个路由专家。
- 优势作用:这种设计能高效处理数据,在面对复杂任务时,可以让模型灵活地调用不同专家进行处理,同时节约计算资源,提升模型运行效率。
- 多头潜在注意力(MLA)
- 技术要点:对注意力键和值进行低秩联合压缩,减少推理时的键值缓存(KV cache),并引入旋转位置编码(RoPE)。
- 效果呈现:降低了推理时的内存占用,使模型在处理长上下文内容时,能够更好地保持位置信息,提升长文本处理的准确性和效率。
- 多词元预测训练(MTP)
- 训练方式:训练过程中,模型不仅预测下一个词元,还能预测多个未来的词元,通过在共享模型主干上增加多个独立的输出头实现。
- 性能提升:有效提高了模型的预测能力和效率,而且不增加训练时间和内存消耗,使模型能够更快速准确地生成文本内容。
- FP8 混合精度训练
- 技术手段:采用细粒度量化策略、低精度优化器状态等方法,实现增强精度、低精度存储和通信。
- 实际意义:大大降低了存储占用,提高训练效率,让模型能够在更短时间内完成训练,并且可以使用更少的硬件资源进行训练,降低了训练成本。
大师级深度理解与拓展
- 模型性能优势的深度洞察
- 比肩国际水平:DeepSeek-R1 模型在 AI 模型基准能力榜单中,得分与 OpenAI 的 o1 模型不相上下,展现出强大的性能,证明其在自然语言处理等任务上达到国际顶尖水平。
- 成本优势:DeepSeek-V3 模型训练成本仅约 558 万美元,相比 Meta 同规格的 Llama 3.1 模型的 9240 万美元训练成本低了 16 倍。推理成本方面,DeepSeek V3 和 R1 模型分别为 OpenAI GPT -4o 和 o1 模型的十分之一和二十分之一,使得更多企业和开发者能够负担得起模型的使用和开发。
- 开源生态与应用拓展
- 开源价值:DeepSeek 系列模型完全开源,符合开放源代码促进会(OSI)发布的开源 AI 定义 1.0(OSAID 1.0)要求。这吸引了大量开发者参与,促进技术交流与创新,基于其开源框架,开发者可以自主训练垂直领域模型,满足各种特定场景需求。
- 应用场景创新:在实际应用中,DeepSeek 可与多种工具组合,形成 “DeepSeek+” 创新工作流,涵盖创意设计、办公增效、多媒体生产、编程辅助等领域,通过与 XMind、飞书等工具结合,为用户提供更高效便捷的工作方式
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