新火種
2025-05-25 
為什么選擇DeepSeek而不是ChatGPT？
今天，我們將深入探討 DeepSeek，包括它的架構以及它與 OpenAI ChatGPT 的不同之處。
DeepSeek 簡介
DeepSeek 是一個開源的大型語言模型（LLM），由中國的 AI 研究公司開發，旨在與 OpenAI 的 GPT 系列 競爭，特別是在其最新的 R1 模型 方面。
DeepSeek 采用 MoE（Mixture of Experts，專家混合） 架構，并結合了經過改進的 Transformer 層進行自然語言處理。
與 ChatGPT 和一些其他 LLM 不同，它采用 多詞預測（一次性預測多個詞，而不是逐個預測）、智能記憶優化（總結關鍵信息，而不是像 ChatGPT 那樣記錄所有內容）等技術。此外，它基于中英文數據訓練（OpenAI CEO 稱其中一些數據可能是“竊取”的），因此在 編程、數學和推理 方面表現出色。
如果以上術語讓你感到陌生，不用擔心，我們將在下文逐一解析。繼續閱讀吧！
DeepSeek 的架構
DeepSeek 之所以受歡迎，不僅因為它是一個強大的 AI 模型，還因為它并不是 ChatGPT 的簡單克隆，而是憑借其獨特性，實現了更快、更低成本、更高效的計算能力。
DeepSeek-V3 具有 6710 億 個總參數，但每個 token（單詞）僅激活 370 億參數。
這為什么重要？
這意味著它不會一次性使用所有計算資源，而是僅激活模型中必要的部分，從而比其他 LLM 更快、更高效。
什么是參數？
你可以把參數想象成烘焙蛋糕的配方：配料包括面粉、糖、雞蛋，但具體用量會因蛋糕類型不同而有所調整。同樣，在 AI 模型中，參數就像這些配料的測量值，它們決定了模型如何處理信息，并在訓練過程中進行調整，以優化預測和響應的準確性。
DeepSeek 的核心技術
1. 專家混合架構（Mixture of Experts, MoE）
傳統 AI 模型（如 ChatGPT-3）采用的是單體 Transformer 架構，即每個部分都同時被激活，即使它們并非都需要參與運算。
DeepSeek 的 MoE 架構則采用更智能的激活方式：
不是一次性使用所有參數，而是只激活一部分專家網絡來處理特定任務。
這樣可以減少計算浪費，使 DeepSeek 運行更快、成本更低。
類比：這就像大學里有很多教授，如果你有數學問題，你只需要找數學系的教授，而不是整個學校的教授都來解答你的問題。
2. 多頭潛在注意力（Multi-head Latent Attention, MLA）
DeepSeek 使用多頭潛在注意力（MLA），而不是 ChatGPT 的標準自注意力（self-attention）。
簡單來說，MLA 的工作方式是壓縮和存儲最重要的信息，而不是記錄所有細節。
類比：閱讀一本書時，你不會逐字逐句地記住所有內容，而是會總結和提煉出關鍵點。而 ChatGPT 更像是逐字記錄每個細節，這使它在長對話中可能會丟失重點或產生混亂的輸出。
DeepSeek 由于采用 MLA，在處理長對話時表現更穩定，不容易跑題或生成混亂的內容。
3. 多詞預測（Multi-token Prediction, MTP）
ChatGPT 采用的是逐詞預測，即每次生成一個詞，然后根據前一個詞預測下一個詞。
DeepSeek 則使用 多詞預測（MTP），一次性預測多個詞，這使得文本生成更快、更流暢。
類比：在手機上打字時，鍵盤不僅會預測下一個單詞，還會提供完整的短語建議。這種方式在 AI 生成文本時可以大幅提升速度和連貫性。
4. FP8 混合精度（FP8 Mixed Precision）
訓練 AI 模型的一個主要挑戰是 GPU 內存和計算成本。
DeepSeek 通過 FP8 混合精度 訓練，使用 FP8（8位浮點數） 而非 FP16 或 FP32，這意味著：
減少 GPU 內存占用，降低訓練成本。
在更低的資源下實現接近 GPT-4 的性能。
5. 負載均衡（Load Balancing）
大多數 AI 模型在計算時存在 負載不均 的問題：
部分模型單元過度工作，而其他部分閑置，導致性能瓶頸。
DeepSeek 采用 無輔助損失負載均衡（Auxiliary-loss-free Load Balancing） 技術，使計算任務更加均勻分布，減少性能下降的風險，提高模型的穩定性。
為什么選擇 DeepSeek 而不是 ChatGPT？
1?? 成本：
DeepSeek 是 開源且免費 的，而 ChatGPT 付費版 每月高達 $200，因此許多開發者更傾向于 DeepSeek。
2?? 本地運行：
DeepSeek 可以 離線運行，這使得許多開發者可以在本地使用，而不依賴云端。
3?? 響應直接且不拖泥帶水：
DeepSeek 的回答通常更加直接，不會像 ChatGPT 那樣冗長或模棱兩可。
總結
DeepSeek 并非絕對最強的 LLM，但它在成本、計算效率和直接性方面具有獨特優勢。
如果你想深入研究 DeepSeek，可以閱讀 DeepSeek-V3 論文（可在 GitHub 上找到）。
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