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标题: DeepSeek关键差异性技术有哪些?  [查看完整版帖子] [打印本页]

时间:  2025-2-7 07:52
作者: syj99c     标题: DeepSeek关键差异性技术有哪些?

1,专家混合架构(Mixture of Experts, MoE)‌:这是DeepSeek技术体系的核心亮点。MoE将复杂问题分解为多个子任务,由不同的“专家”网络处理。这些专家是针对特定领域或任务训练的小型神经网络,如语法、事实知识或创造性文本生成。MoE仅激活与当前任务相关的专家,这种选择性激活大幅降低了计算成本,同时提升了效率‌。

‌2,强化学习与奖励工程‌:DeepSeek在模型训练中广泛应用强化学习,通过试错机制和环境反馈优化模型的决策能力。此外,DeepSeek开发了一种基于规则的奖励系统,用于指导模型学习,提升了训练效率和逻辑推理能力‌。

‌3,知识蒸馏与模型压缩‌:DeepSeek采用知识蒸馏技术,将大型模型的能力压缩到更小规模的模型中。这种技术使得DeepSeek能够在硬件资源受限的情况下保持竞争力,部分模型参数仅为15亿,但仍能执行复杂任务‌。

‌4,开源策略‌:DeepSeek选择将其技术开源,包括代码和模型。这种策略不仅降低了用户进入门槛,还吸引了全球开发者社区的广泛参与,加速了技术迭代和生态系统建设‌1。

5‌,高效硬件利用‌:尽管受到美国芯片出口限制,DeepSeek通过优化算法和架构设计,充分利用现有硬件(如Nvidia A100芯片),大幅降低了训练成本‌。



时间:  2025-2-7 08:59
作者: hjh_317


时间:  2025-2-7 09:22
作者: xhy133

清楚明白
时间:  2025-2-7 09:25
作者: microcai978


时间:  2025-2-7 10:16
作者: laozhu

非常强大
时间:  2025-2-7 10:48
作者: 楽wkl

学习
时间:  2025-2-7 13:57
作者: coffee198375

不错。。。。
时间:  2025-2-8 09:20
作者: 愤怒的拳头






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