出品:科普中国
作者:王琛(中国科学院计算技术研究所在读博士)
监制:中国科普博览
编者按:为展现智能科技动态,科普中国前沿科技项目推出“人工智能”系列文章,一窥人工智能前沿进展,回应种种关切与好奇。让我们共同探究,迎接智能时代。
最近,DeepSeek作为AI界一位“新顶流”,凭借强大的功能在社交媒体上引发热议。有人说它是未来的生产力工具,有人好奇它能为生活带来哪些改变,也有人担心它会抢走自己的饭碗……
为了让大家更加了解这个备受关注的智能帮手,我们邀请了中国科学院计算技术研究所在读博士王琛,用10个问题全面解答关于DeepSeek的核心原理、使用技巧以及未来趋势等疑问。无论是AI小白还是科技达人,这篇文章都能为你答疑解惑!让我们一起看看,这个“智能帮手”能否成为我们生活中的真正伙伴吧!
DeepSeek在春节期间受到全球的关注,现在许多平台都表示已经接入DeepSeek大模型,它究竟是什么?
DeepSeek是一家位于杭州的人工智能初创公司,由幻方量化联合创始人梁文峰于2023年7月创立,专注于大语言模型的研发。
在春节前,DeepSeek相继发布了两款同名的开源大语言模型:DeepSeek-V3(2024年12月26日)和DeepSeek-R1(2025年1月20日)。它们的性能可以与OpenAI的闭源模型GPT-4o和o1等其它大语言模型相媲美,且成本明显低于其它模型。
DeepSeek-V3模型旨在提供高性价比的服务,能够快速地响应用户的需求,满足自然语言处理、问答翻译、内容生成等日常任务的需求。DeepSeek-R1模型专注于复杂的推理任务,特别是在数学问题、代码生成、逻辑推理等领域具有更强的能力,但响应时间也相对较长。
DeepSeek为什么会受到如此大的关注?
DeepSeek-V3和DeepSeek-R1在春节前发布后,凭借其与OpenAI为首的顶尖大模型相当的性能以及低廉的训练成本和推理费用,迅速引发了全球的广泛关注。DeepSeek的高性价比挑战了美国大模型的垄断地位,它的推出使得更多企业和用户能够以更低的价格体验到最先进的AI成果。
DeepSeek开源了其技术细节和模型权重,使得更多人能够利用其成果进行创新和研发。与此同时,DeepSeek还免费开放了在线服务,吸引了大量用户体验,形成了前所未有的热潮。在DeepSeek-R1正式发布7天后,DeepSeek超越ChatGPT登上了AppStore免费应用下载排行榜的榜首。DeepSeek的成功标志着中国在AI领域的重大进展,提升了中国在全球AI技术竞争中的地位。目前,多个企业和高校已经开始自主部署DeepSeek模型,进一步证明了它的广泛应用潜力。
它为什么能用这么低的成本、这么有限的算法实现这么强大的能力?是只在中文表达上强大,还是各种性能都还不错?
DeepSeek能够以较低的训练成本实现强大的能力,主要得益于DeepSeek长期以来在模型架构和算法层面的持续创新。
具体来说,DeepSeek通过使用混合专家架构(MoE)和多头潜在注意力(MLA)等技术有效降低了推理成本。同时,借助数据蒸馏、分布式训练优化、以及硬件层面的精细调优,DeepSeek进一步提升了资源利用率,从而降低了训练成本。多种创新的优化技术的融合使得DeepSeek在仅拥有较低的训练和推理成本的同时,能够提供强大的性能。
在中文的理解和应用方面,DeepSeek有着突出的表现,它不仅能够理解古文,创作诗词,还能准确掌握时下流行的网络用语。而相比之下,ChatGPT的中文虽然语法通顺,却显得较为生硬。不过,DeepSeek的强大能力并不仅限于中文表达,在官方公布的多项标准评测中,DeepSeek在英文、百科知识、长文本、代码、数学能力等领域均达到了顶尖水平。
DeepSeek在不同领域的性能表现
(图片来源:参考资料2)
在AI的范畴内,使用中文是否代表着更高的效率?
在AI领域,“效率”更高往往意味着处理速度更快,或者理解的准确性更高,或者生成的内容质量更好。
首先,中文和英文在结构上有很多不同。中文是表意文字,一个字可以表达很多意思,而英文是字母文字,每个单词由多个字母组成。中文相比英文在表达上更简洁、高效,信息密度更高。在表达相同的意思时,中文往往能更简洁地传达内容。因此在AI领域,使用中文可以提高表达效率,进而降低成本。
但同时,中文多样的语义和复杂的语法结构也对AI的理解能力提出了挑战。比如,在中文中,“花”可以是植物,也可以是花费,这可能让AI在理解上下文时更难。而英文虽然也有同义词和多义词的问题,但结构上可能更清晰一些。所以,处理中文的时候,AI需要更多的上下文信息来准确理解意思。
此外,数据量和模型的设计与优化也应当纳入考虑范围。如果AI模型在训练时使用了大量的中文数据,那么它可能在处理中文任务时表现更好。反过来,如果数据主要来自英文或者其他语言,那么AI在处理这些语言的时候效率可能会更高。某些模型可能是专门为某种语言而设计的,在这种情况下,在该语言上的效率自然就会更高。
关于中文在AI领域是否具有显著的优势,目前尚无定论,未来如何挖掘中文的潜在优势可能将成为重要的研究方向。
为什么在回答用户问题的时候,DeepSeek可以展示其“深度思考过程”?
DeepSeek-R1在回答用户问题时可以展示其深度思考过程是因为它使用了思维链(Chain of Thought, CoT)技术。思维链技术模仿人类的思考方式,它要求模型将复杂任务分解成简单步骤然后再逐步解决,从而增强模型在复杂推理任务中的能力。
OpenAI的o系列模型也使用了思维链技术,但OpenAI并未向用户公开模型的原始思维链,而是仅提供了一个思维链的总结。而DeepSeek-R1作为开源模型,则完全开放了思维链,用户可以清晰地看到模型在解决问题时的全部推理过程。
ChatGPT与DeepSeek分别有哪些特点?它们是否代表AI大模型以后的两种发展方向,还是会融合发展?
ChatGPT基于OpenAI的GPT系列模型,使用了大量多语言数据进行训练,支持多语言、多模态,能够跨语言和跨领域提供服务。作为闭源模型,它由OpenAI为用户提供在线服务。
DeepSeek则在中文领域进行了优化,拥有较低的训练和推理成本。DeepSeek是开源模型,用户可以根据需要自行部署并进行定制化修改。目前它们的技术架构和市场定位都有所不同,但随着技术的发展,未来可能会出现更多相互借鉴融合的趋势,例如DeepSeek可能会借鉴ChatGPT的多模态能力,ChatGPT也可能会优化其本地化服务以应对DeepSeek等竞争对手的挑战。
DeepSeek发布的是开源模型,开源以后,后面应当如何保持领先?
DeepSeek的创始人梁文锋表示,现在的生成式人工智能并不是终点,未来的目标是朝着实现通用人工智能迈进。在AI技术快速发展的当下,大家都没有碾压对手的技术优势,即使闭源也无法阻止被别人赶超。为了应对这一挑战,他们希望将价值沉淀在团队的成长之中,通过持续的创新来保持领先。开源的决策正是基于这一考量,开源可以打破技术垄断,降低技术门槛,激发更广泛的技术合作与创新。开源能够吸引更多的开发者共同参与贡献,构建一个开放与多元化的技术发展环境。DeepSeek希望通过这种方式推动技术的长远发展,保持领先地位,成为AI技术的引领者。
打开使用页面,有“深度思考(R1)”和“联网搜索”选项,二者在使用上有何区别?如何能更好地使用这种推理型大模型?
打开深度思考(R1)选项后,后台会切换到DeepSeek-R1模型,这个模型专注于需要复杂推理的场景,如数学或编程方面的问题。它能够展示详细的思维过程,提供推理步骤与最终结果。
联网搜索选项则允许模型获取实时互联网搜索的结果,适用于时效性较强、需要获取最新信息的问题,模型可以根据搜索结果提供实时更新的答案。
在使用深度思考(R1)功能时,在提问中用户无需额外引导模型进行思考,只需要明确表达自己的需求,避免模糊不清的表述,以便模型更好地理解并提供准确的答案。在深度思考模式下,除了模型的最终答案外,用户还可以关注模型给出的思考过程,从而更好地掌握解决问题的详细方法。
哪些领域的工作受到DeepSeek的可能冲击最大,甚至能被取代?
DeepSeek等大语言模型可能会对那些依赖信息检索、数据分析、重复性高且目标明确的行业产生冲击。例如内容创作、数据处理、翻译校对、人工客服、人力资源管理和财务审计等领域,可能会被自动化的AI技术所替代。AI可以高效地完成用户需求的任务,从而减少对人工的依赖。
然而,对于一些需要创造性、情感智力和人际沟通的工作来说,人工的参与仍然不可或缺。在AI技术飞速发展的当下,人们需要不断提升这些难以被AI轻易替代的能力。这些能力可以帮助个人在职场中保持竞争力,确保在未来的工作环境中,人与AI能实现更好的协作和互补,共同推动社会进步。
AI发展的速度怎么这么快?会越来越快吗?
AI在过去几年中迅速发展,这得益于多个因素的推动。
首先,计算能力的大幅提升,尤其是GPU等硬件技术的发展,使得AI模型能够处理更大规模的数据,训练出更复杂的模型,从而提升了整体性能。
其次,互联网技术的飞速发展为AI训练提供了丰富的数据库。同时,深度学习领域算法架构的突破,也使得AI的能力不断增强。近年来,科技公司和投资者纷纷看到了AI的潜力,并在资金和技术上给予了大力支持,这些因素共同促进了AI技术的飞跃发展。
虽然许多专家认为AI将在未来继续快速发展,但是否能够保持当前的速度仍然存在不确定性。乐观者认为,AI的进步将会呈现指数爆炸的趋势,随着AI智能的增长,AI迭代的速度将会越来越快,最终完全超越人类。然而,算力和数据可能会成为制约AI技术发展的瓶颈,大型模型的训练需要越来越多的算力,而计算能力的发展目前已经不足以完全满足AI训练的需求。同时,人类现有的数据在未来几年内可能会被耗尽。
未来AI技术如何突破算力和数据的瓶颈,继续飞速发展,仍然需要全世界科研人员的共同努力。此外,AI可能引发的伦理、法律与社会问题也逐渐引起了人们的担忧,一些科学家已经呼吁暂停开发更强大的AI系统,直至人们可以确保其安全性和可控性。
参考资料:
1.https://en.wikipedia.org/wiki/DeepSeek
2.https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/news/news1226
3.https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/news/news250120
4.Liu, A., Feng, B., Xue, B., Wang, B., Wu, B., Lu, C., ... & Piao, Y. (2024). Deepseek-v3 technical report. arXiv preprint arXiv:2412.19437.
5.Guo, D., Yang, D., Zhang, H., Song, J., Zhang, R., Xu, R., ... & He, Y. (2025). Deepseek-r1: Incentivizing reasoning capability in llms via reinforcement learning. arXiv preprint arXiv:2501.12948.
主题测试文章,只做测试使用。发布者:参考消息网,转转请注明出处:https://www.cns1952.com/gov/9223.html