DeepSeek

DeepSeek是由深度求索公司推出的一款自研混合专家（MoE）模型，深度求索公司于 2023 年成立，其目标是实现通用人工智能（AGI），让人工智能技术更加开放、透明，并使更多人受益。

DeepSeek V3 模型

• 强大的性能表现：DeepSeek V3 是其推出的一款大型语言模型，参数量高达 671 亿，在多项基准测试中表现出色，超越了 Meta 的 Llama 3.1 和 OpenAI 的 GPT-4 o 等知名模型，甚至能与 GPT-4 o、Claude 3.5 Sonnet 等顶尖闭源模型相媲美，在 math500、aime2024、codeforces 等测试中还具有明显优势。
• 创新的架构设计：采用了 mixture-of-experts (moe) 架构，该架构由多个专家模块组成，每个专家专注于特定类型的任务或数据特征，当遇到具体的输入信息时，模型能够依据 sigmoid 路由方式等机制，迅速选取最为相关的前 8 个专家来协同处理，有效避免了单一模型在处理所有情况时可能出现的局限性，实现了资源的高效利用与性能的优化提升。
• 高效的训练与推理：率先采用了无辅助损失的负载平衡策略，并设定了多 token 预测训练目标，还采用了用于高效推理的多头潜在注意力（MLA）架构，以实现更强大的性能。在预训练阶段使用了 14.8 万亿个高质量且多样化的 token，并进行了监督式微调和强化学习 ，使其能够在处理各种自然语言处理任务时，生成更为准确、贴合语境的回应。
• 长上下文扩展：通过特定的训练方法，DeepSeek V3 能够将上下文窗口从 4k 逐步扩展到 128k，这使得模型在处理长篇文本、复杂代码序列等内容时，能够完整地理解其前后逻辑关系，不至于出现因上下文信息缺失而导致的理解偏差或处理失误，进一步彰显其在编程辅助等方面的强大实力。

技术理念与优势

• 开源与共享：DeepSeek 强调开源的重要性，其模型的代码和参数可供开发者、研究人员和企业自由使用和改进，促进了人工智能领域的合作与创新，与闭源模型相比，这种开源模式能够让更多人参与到模型的优化和应用开发中，加速技术的发展和推广.
• 低成本与高效益：DeepSeek V3 的训练成本仅为 557.6 万美元，仅需 280 万个 GPU 小时，而与之对比的 Llama3 405B 则需要 3080 万 GPU 小时，其训练成本仅为 Claude 3.5 Sonnet 的 9%，但却能达到甚至超越这些模型的性能表现，为企业和开发者提供了一个性价比极高的选择，降低了人工智能应用的门槛，推动了人工智能技术的普及。

应用领域

• 编程辅助：能够帮助开发者快速生成代码片段、理解代码逻辑、查找和修复代码中的错误，支持多种编程语言，如 JavaScript、Python、C、C++ 等，提高编程效率，减少开发时间和成本
• 自然语言处理：可应用于文本生成、问答系统、机器翻译、文本分类等各种自然语言处理任务，为用户提供高质量的语言交互体验，例如在文学创作、科技文献撰写、日常对话等场景中生成准确、流畅的文本回复。
• 其他领域：还可以在数据分析、智能客服、教育培训等众多领域发挥作用，为各行业的智能化转型和升级提供支持，帮助企业提高工作效率、降低成本、提升服务质量和用户满意度 。