腾讯：详解DeepSeek核心技术

腾讯旗下的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的一款创新大语言模型，该公司成立于2023年7月17日，由私募巨头幻方量化全面资助。DeepSeek的核心目标是开发和应用先进的大语言模型技术，其产品以智能、低成本、能干著称，是专为中国本土市场定制的深度学习AI助手。 DeepSeek大语言模型在设计和训练过程中展现了一些显著特点，包括模型训练的无自我认识、上下文长度限制、输出内容的token化以及存在的时间限制。其模型无法一次性理解或生成过长的文本内容，例如，DeepSeek R1版本提供了大约64k到128k的上下文长度，对于中文大约是3万到4万字。这样的限制导致模型不能一次性完整读取或生成过长文档，需要采取分批输入或目录生成的策略，之后再根据目录输出。 DeepSeek还在AI大模型的训练语料中体现了其特色，其训练语料截止日期为2023年12月，这表明DeepSeek R1版本所包含的公开信息知识截止于这个时间点。如果用户提出有关AI自我的问题，比如“你是谁”或者询问所用模型的名称，由于AI大模型并没有自我意识，所以可能会给出错误的答案。 随着技术的发展，DeepSeek的推出标志着一系列新的投资和技术布局。DeepSeek的发展经历了多个阶段，包括V2版本的发布、GPT 3.5的发布、Llama-3.1的发布、V3的发布、R1登录nvidia官网以及GPT 4的发布。投资方面，DeepSeek公司已经投入了10亿人民币进行技术开发和模型训练，这体现了对大语言模型技术的重视和长远规划。 在技术层面，DeepSeek的模型架构和训练效率进行了优化，引入了MLA多层注意力架构、FP8混合精度训练框架、DualPipe跨节点通信等技术，从而提升模型的性能。为了促进开源生态，DeepSeek还开源了完整训练代码、数据清洗Pipeline和领域微调工具包，如DeepSeek-Tuner，以降低复现和二次开发的门槛。此外，公司还提供了模型压缩工具，例如4-bit量化适配TensorRT-LLM，实现了轻量化部署。 DeepSeek对开发者社区产生了显著影响，因为它的开源策略和技术创新推动了社区驱动创新数据筛选和领域微调策略。这些策略包括多模态数据清洗和“领域渐进式微调”（Progressive Domain Fine-tuning）策略，让开发者能够快速构建垂直应用。 在行业应用层面，DeepSeek通过预训练阶段嵌入领域知识，降低了后期微调成本，并推动了从“通用模型”到“领域专家”的技术范式迁移。这种变化在诸如金融、教育等行业场景中尤为显著。DeepSeek的开源策略还产生了所谓的“鲶鱼效应”，倒逼闭源模型降价，并催发了国产AI芯片生态的进一步发展。 在行业竞争格局方面，DeepSeek的开源策略迫使国际厂商调整定价。比如，Anthropic的Claude 3 Sonnet API价格在DeepSeek开源后进行了下调。同时，DeepSeek的开源和技术创新还引发了成本革命，使得大语言模型技术的开发和应用变得更加高效和经济。 DeepSeek的技术和应用进展显示出人工智能技术的快速发展，尤其是大语言模型领域。随着对这些技术更深入的研究和应用，我们有理由相信人工智能将在更多领域发挥越来越大的作用。同时，这也表明了开源文化和技术共享的理念对于促进技术进步和降低成本具有极其重要的意义。