大白话聊透人工智能一文看懂DeepSeek人工智能领域的潜力新星

在人工智能飞速发展的当下DeepSeek就像是一颗突然升起的耀眼新星引起了众多人的关注。

可它到底是啥？又有啥特别之处呢？别着急接下来就用最通俗易懂的大白话带你全方位了解DeepSeek。

一、DeepSeek到底是个啥？ DeepSeek是由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发出来的先进大语言模型它的“诞生”离不开知名量化投资机构幻方量化的支持可以说幻方量化就是它背后的“大靠山”。

这公司成立于2023年别看成立时间不长但是在人工智能领域的发展那可是相当迅速野心勃勃地要在通用人工智能（AGI）领域干出一番大事业。

它的目标就是要突破AI技术的认知边界让机器能像人类一样思考听起来是不是特别厉害？就好像要赋予机器一颗和人类一样聪明灵活的“大脑”。

而且DeepSeek的创始团队那也是相当牛是由量化专家梁文锋带头团队里集结了来自浙江大学、清华大学等顶尖高校的科研人才还有在Google Brain、微软亚洲研究院等国际机构工作过有着丰富经验的技术专家。

这些人聚在一起那就是“王炸”组合虽然团队规模还不到200人但是他们已经创造出了好多行业标杆成果工程化落地能力超强。

就好比一个人数不多但实力超强的精英小队在人工智能这个大战场上披荆斩棘。

二、DeepSeek都有啥厉害的技术？（一）独特的模型架构 DeepSeek在模型架构方面实现了三大突破性创新每一个都特别牛这些创新就像是给它的“大脑”升级让它变得更聪明、更高效。

1. 混合专家架构（MoE）：这就像是一个超级智能的“任务分配系统”。

打个比方假如你要装修房子有很多不同的工作像水电改造、木工、油漆等等传统的方式可能是找一个“全能”的工人来干所有活但他可能每一项都不是特别精通。

而MoE架构就不一样它有很多“专家工人”每个“专家”都只擅长干一种活比如有的专门负责水电有的专门负责木工。

在处理任务的时候它会根据实际情况动态地把任务分配给最合适的“专家”。

在DeepSeek-V3里总参数有671B但是每次推理的时候只激活37B参数这样就能把计算资源用到最需要的地方大大提升了效率而且还把推理成本降低到了传统模型的1/10就算是面对千亿参数规模的任务也能快速响应一点不“卡顿”。

2. 多头潜在注意力（MLA）：它解决了长文本处理时显存占用过大的问题。

我们平时用电脑内存就那么多如果一个程序占用太多内存电脑就会变得很卡。

以前处理128K长文本的时候需要占用很多显存就好像一个大胖子占了好多座位让别人没地方坐。

而MLA采用低秩因子分解技术就像是把这个大胖子“压缩”了使128K长文本处理显存占用只有行业标准的13%这样就能在有限的资源下处理更多更复杂的任务像分析很长的法律文档、总结科研论文它都不在话下。

3. FP8混合精度训练：这是一种在训练模型时平衡计算效率和精度的技术。

训练模型就像是培养一个运动员既要让他训练得快又要保证训练效果好。

FP8混合精度训练结合了8位和32位浮点动态优化让训练速度提升了50%同时还能保持模型精度就好比运动员训练速度加快了成绩还更好了。

有了这个技术DeepSeek-V3模型只用了557万美元的训练成本就能达到GPT-4级别的性能表现性价比超高重新定义了大模型的经济可行性让更多人用得起、用得好。

（二）强大的核心机制除了独特的模型架构DeepSeek还有一些非常厉害的核心机制这些机制让它在和用户交流、处理问题的时候更加智能、灵活。

1. 树状推理机制：和传统的链式推理不同传统的链式推理就像是一条直线从起点开始一步步往后推一旦中间某一步出错后面就全错了就像多米诺骨牌一样一个倒了后面的都跟着倒。

而DeepSeek的树状推理机制就像是一棵大树面对问题的时候它会从多个方向去思考同时探索多条推理路径每个分支代表不同的思考方向。

然后模型会对这些路径进行评估筛选留下最优的路径继续深入探索这样就能找到最合理的答案。

比如你问它一道复杂的数学题它会从不同的解题思路去尝试最后选出最好的方法来解答而不是像传统模型一样一条路走到黑。

2. 用户意图理解机制：DeepSeek在理解用户意图方面特别厉害。

传统的大语言模型理解用户意图的时候就像是只看表面文字只通过显式关键词来识别很容易理解偏差。

而DeepSeek采用了多层次意图理解机制它不仅能理解你直接表达的需求还能分析出你潜在的需求。

比如你说“我想买正品中华烟”它能马上明白你要买烟这个显性意图；如果你还说“急着买”它就能分析出你可能更倾向于去线下实体店购买因为线下购买速度快这就是它挖掘出的隐性意图还能根据你的各种潜在需求提供更贴心、更个性化的建议。

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