DeepSeek 的低功耗、少数据模型如何发挥作用

华尔街日报：

上个月，中国公司 DeepSeek发布了一款新的人工智能模型，尽管使用的芯片不那么复杂，处理能力也只是美国的一小部分，但仍能与竞争对手的美国系统相媲美，这在华尔街引起了震动。

据该公司发表的论文称，DeepSeek 之所以能够事半功倍，是因为其最新的 R1 模型更多地依赖于一种名为强化学习的过程，在该过程中，模型使用其创建并适应自身的奖励系统从其动作中获得反馈。

该模型从现有的大量文本开始，这些文本被分解成独特的单词、单词片段和标点符号，可以用不同的方式重新组合在一起。这个“大型语言模型”有超过 6710 亿个可调整的设置，称为“参数”，可以调整这些设置来确定模型如何响应提示。

按模型划分的参数数量

参数是决定模型如何处理信息和做出决策的设置。模型中的参数数量表明了模型的大小。

DeepSeek 的最新模型

OpenAI 模型

可执行任何任务

37B

GPT-1

GPT-2

GPT-3

GPT-4

DeepSeek R1

1.17亿

15亿

175B

1.8T

671B

资料来源：OpenAI（GPT-1、-2、-3）；SemiAnalysis（GPT-4 估计）；DeepSeek

模型的参数数量是衡量其规模的一种方式。与传统 AI 模型不同，R1 的可调设置中只有一小部分在任何单个操作期间处于活动状态。活动参数的减少大大降低了处理所需的功率和计算能力，并允许模型在更便宜、更简单的芯片上运行。

DeepSeek 的 R1 模型通过分成多个具有不同专长的网络来工作，这种方法被称为“专家混合”方法。某些提示会要求不同的专长，而为了回答提示，模型只会处理它自己教过的、最相关的网络。

相比之下，传统的人工智能模型依赖于大量预先标记的数据集，这个过程被称为监督训练。预先标记是由人工完成的，成本高昂且耗时。

DeepSeek 模型的另一个显著特点是它是开源的，这意味着它可以被公司外部的开发人员重新利用。

该公司的 R1 模型在加州大学伯克利分校研究人员运营的 AI 模型评级平台 Chatbot Arena 上名列前茅。

对于数学和编码等任务，R1 的表现比大多数其他模型更好。

根据 Chatbot Arena 得分（总体得分和任务类型）排名靠前的 AI 模型

全面的

Gemini 2.0 闪电思维实验（谷歌）

Gemini 2.0 Pro 实验版（谷歌）

ChatGPT-4o-latest （OpenAI）

误差幅度

R1（DeepSeek）

Gemini 2.0 Flash （谷歌）

1325

1350

1375

1400

1425

创意写作

ChatGPT-4o-latest （OpenAI）

Gemini 2.0 闪电思维实验（谷歌）

Gemini 2.0 Pro 实验版（谷歌）

Gemini 2.0 Flash （谷歌）

R1（DeepSeek）

1325

1350

1375

1400

1425

编码

Gemini 2.0 Pro 实验版（谷歌）

ChatGPT-4o-latest （OpenAI）

Gemini 2.0 闪电思维实验（谷歌）

o1（OpenAI）

R1（DeepSeek）

1325

1350

1375

1400

1425

数学

o1（OpenAI）

o3-mini（OpenAI）

R1（DeepSeek）

Gemini 2.0 闪电思维实验（谷歌）

o1-预览（OpenAI）

1325

1350

1375

1400

1425

注：截至 2 月 11 日。图表显示每个类别得分前五名。
来源：Chatbot Arena

Chatbot Arena 的数据来自众包网站访问者，访问者使用其网站提出问题，从两个匿名 AI 模型获得答案，然后评定哪个更好。该网站已统计了约 200 个模型的 250 多万张投票。

根据人工智能基准测试公司 Artificial Analysis 汇编的数据，DeepSeek 为开发人员访问 R1 提供的定价低于其智能类别中的许多其他模型。

人工智能模型的制造商根据双方之间来回发送的数据量（或行业术语中的代币数量）向用户（例如想要将该技术集成到其产品的企业）收取费用。

顶级 AI 模型的定价和质量

o3-mini （OpenAI）

o1 （OpenAI）

R1 （DeepSeek）

智力指数

三十

二十五

30美元

每百万代币价格

注：根据人工智能分析的智能指数得出的顶级模型。截至 2 月 14 日。价格假设输入和输出代币的混合比例为 3:1。
来源：人工分析

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特朗普就职演讲中英文全文

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