DeepSeek——“有脑子”的AI

👉👉DeepSeek独特算法

1.基于Transformer架构：以Transformer架构为基础，基于注意力机制，能捕捉输入文本长序列中的依赖关系，更好地理解语义。

2.混合专家模型（MoE）：如DeepSeek-V2是强大的混合专家语言模型，总参数多但每个token激活参数少，与DeepSeek 67B相比，节省训练成本，减少KV缓存，提升最大生成吞吐量。

3.低秩注意力机制：在不损失太多性能的前提下，减少计算量和存储需求，提高模型训练和推理效率。

4.强化学习推理：采用强化学习进行推理优化，使模型在生成文本等任务中更符合人类期望和逻辑。

5.小模型蒸馏：通过将大模型的知识蒸馏到小模型，在保持一定性能的同时，降低模型复杂度和计算成本。

👉👉相比其他AI的优势

1.性能表现出色：DeepSeek LLM 67B Base在推理、编码、数学和中文理解等方面超越了Llama2 70B Base；DeepSeek-Coder-V2在编码和数学基准测试中表现优异，超越了GPT4-Turbo、Claude 3 Opus和Gemini 1.5 Pro等闭源模型。

2.训练成本优势：参数量高达671B的DeepSeek-V3在预训练阶段仅使用2048块GPU训练2个月，花费557.6万美元，训练费用相比GPT-4等大模型要少得多。

3.开源与定制化：完全开源，开发者能根据需求对模型改进和定制，推动AI技术共享和创新。

4.多模态处理能力：如DeepSeek-VL2在视觉问答、光学字符识别等多种多模态任务中展现卓越能力，在相似或更少激活参数下实现具有竞争力或最先进的性能。

5.生成速度快：DeepSeek-V3的生成吐字速度从20TPS大幅提高至60TPS，相比V2.5模型实现3倍提升，带来更流畅使用体验。