DeepSeek為何能以低成本創(chuàng)造奇跡 混合專家架構(gòu)顯神威
最近，國產(chǎn)開源大模型DeepSeek V3在全球范圍內(nèi)引起了廣泛關(guān)注。這款模型僅用557萬美元就實(shí)現(xiàn)了其他巨頭需要數(shù)億美元才能完成的成就，令卡帕西、山姆·奧特曼等業(yè)界大佬感到震驚。
DeepSeek由量化基金煥方量化全資創(chuàng)立。早在2019年，煥方量化就開始布局大模型研發(fā)，并囤積了大量計(jì)算卡。其創(chuàng)始人梁文峰具有技術(shù)背景，出于對通用人工智能的熱情投身于大模型領(lǐng)域。
DeepSeek V3之所以如此受歡迎，主要在于它大幅降低了訓(xùn)練成本。該模型采用了混合專家架構(gòu)，結(jié)合MLAR和SP8混合精度訓(xùn)練方法，減少了計(jì)算量。此外，通過DPAD等策略提升了并行計(jì)算效率。得益于龐大的參數(shù)量和高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，再加上MTP技術(shù)的應(yīng)用，DeepSeek V3在數(shù)學(xué)和編程能力方面表現(xiàn)出色，超越了許多頂尖模型。
對于普通用戶來說，使用DeepSeek非常方便。官網(wǎng)提供了免費(fèi)且功能豐富的服務(wù)，還支持API調(diào)用，價格極其低廉，且模型本身也是開源的。實(shí)際測試中，它在數(shù)學(xué)和編程題目上的表現(xiàn)良好，但在創(chuàng)意和結(jié)構(gòu)化思維方面稍顯不足，也不支持多模態(tài)處理，上下文長度也有限制。
DeepSeek V3的出現(xiàn)對AI行業(yè)產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響。它引發(fā)了行業(yè)的價格戰(zhàn)，推動了模型價格下降，促使企業(yè)在理論創(chuàng)新與工程精細(xì)化之間尋找平衡。同時，這一成果吸引了更多參與者加入，加速了AI技術(shù)的普及，使得高性能AI有望成為大眾工具。
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