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        劉知遠詳解 DeepSeek 出圈背后的邏輯:自身算法的創(chuàng)新以及 OpenAI 的傲慢

        AIGC動態(tài)3個月前發(fā)布 AI前線
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        夜話DeepSeek:技術(shù)原理與未來方向

        劉知遠詳解 DeepSeek 出圈背后的邏輯:自身算法的創(chuàng)新以及 OpenAI 的傲慢

        原標(biāo)題:劉知遠詳解 DeepSeek 出圈背后的邏輯:自身算法的創(chuàng)新以及 OpenAI 的傲慢
        文章來源:AI前線
        內(nèi)容字數(shù):14181字

        DeepSeek R1:開源大模型的里程碑與未來展望

        本文總結(jié)了CCFAI關(guān)于DeepSeek R1的直播討論要點,重點關(guān)注其技術(shù)突破、對行業(yè)的影響以及未來大模型發(fā)展趨勢。

        1. DeepSeek R1 的技術(shù)突破與意義

          DeepSeek R1成功復(fù)現(xiàn)了OpenAI o1的深度推理能力,并通過開源和詳細的技術(shù)介紹,為行業(yè)做出了重大貢獻。其亮點在于:1. 基于DeepSeek V3,采用規(guī)則驅(qū)動的大規(guī)模強化學(xué)習(xí)技術(shù),實現(xiàn)了模型的強推理能力;2. 通過混合微調(diào)數(shù)據(jù),實現(xiàn)了推理能力的跨任務(wù)泛化。這使得DeepSeek R1以極低的成本(甚至十分之一)達到了GPT-4和GPT-4o的水平,并向全球展示了深度思考能力,如同2023年初ChatGPT的出現(xiàn)一樣,推動了人工智能領(lǐng)域的發(fā)展。 這與OpenAI選擇不開源、隱藏技術(shù)細節(jié)和高定價策略形成鮮明對比,被認為是OpenAI的“傲慢之罪”。

        2. DeepSeek的成功因素及對中國AI的啟示

          DeepSeek R1的成功,一方面源于其團隊的技術(shù)理想主義和長期積累,另一方面也受益于OpenAI的策略失誤。 這為中國AI發(fā)展提供了寶貴的啟示:1. 應(yīng)支持更多具有技術(shù)理想主義的團隊,為原始創(chuàng)新提供保障;2. 國內(nèi)團隊需學(xué)習(xí)DeepSeek的堅持和方,而非簡單復(fù)制其技術(shù)路線;3. 要重視算法和軟硬件的協(xié)同優(yōu)化,以提高模型的能力密度和降低成本。

        3. 大模型未來發(fā)展趨勢:高效性與能力密度

          作者認為,要實現(xiàn)大模型的普惠,高效性至關(guān)重要。這需要不斷提高能力密度,降低計算成本,類似于信息時期芯片技術(shù)的進步。 目前大模型的能力密度正以指數(shù)級增長,大約每100天翻一番。未來,大模型的發(fā)展將朝著模塊化、稀疏激活等方向前進,以實現(xiàn)更低的成本和更快的推理速度。 MoE架構(gòu)并非唯一解,需要鼓勵百花齊放,探索多種高效的模型架構(gòu)和訓(xùn)練方法。

        4. 能力密度定義及影響因素

          能力密度被定義為模型能力與參數(shù)規(guī)模(或激活參數(shù)規(guī)模)的比值。其提升受數(shù)據(jù)質(zhì)量、模型架構(gòu)和學(xué)習(xí)方法等因素影響。高質(zhì)量數(shù)據(jù)、更稀疏激活的模型架構(gòu)以及更有效的學(xué)習(xí)方法都能提升能力密度,從而降低成本。

        總而言之,DeepSeek R1的開源對全球人工智能領(lǐng)域具有重要意義,它不僅展示了中國團隊的創(chuàng)新能力,也為大模型的普惠化發(fā)展指明了方向。 未來,高效性將成為大模型發(fā)展的重要驅(qū)動力,而能力密度的提升將是實現(xiàn)這一目標(biāo)的關(guān)鍵。


        聯(lián)系作者

        文章來源:AI前線
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        作者簡介:面向AI愛好者、開發(fā)者和科學(xué)家,提供大模型最新資訊、AI技術(shù)分享干貨、一線業(yè)界實踐案例,助你全面擁抱AIGC。

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