GoonDeepSeek: AI 推理模型革命
DeepSeek 是一家位于中国的初创企业，因其发布了一个开源模型而引起所有人的关注，该模型能够以极低的成本与行业领先的模型匹敌甚至超越。在本文中，我们将探讨 DeepSeek 模型的演变，重点介绍 DeepSeek-R1，以及它如何通过链条式推理、强化学习和专家架构高效地实现顶级性能。
DeepSeek 介绍
介绍 DeepSeek，一家在 AI 领域引起轰动的初创企业
DeepSeek 的成名始于其开源模型在美国苹果应用商店免费应用程序下载量上超越了 OpenAI。但它是如何实现这一壮举的？答案在于其创新的 AI 推理模型，DeepSeek R1。
DeepSeek 模型的演变
DeepSeek R1 并不是该公司开发的第一个模型。实际上，有许多前代 DeepSeek 模型为它铺平了道路。这些模型的演变是一段引人入胜的故事。第一个 DeepSeek 版本是在 2024 年 1 月发布的，它是一个传统变压器，着重于前馈神经网络。随后，2024 年 6 月发布了包含 2360 亿参数的 DeepSeek 第二版本。第二版本引入了两个新方面：多头负载注意力和 DeepSeek 专家混合架构。这些创新使得模型既快速又高效。
DeepSeek R1：推理模型
DeepSeek R1 是一个推理模型，其性能与其他一些模型不相上下，包括 OpenAI 自己的推理模型 o1。它在数学和编程任务的多个 AI 基准测试中可以匹敌甚至超越 o1。更令人印象深刻的是，DeepSeek R1 的训练所需芯片少得多，运行成本比 o1 低约 96%。与之前的 AI 模型不同，这些模型在不解释原因的情况下直接给出答案，像 DeepSeek R1 这样的推理模型通过将其分解为步骤来解决复杂问题。
链条式推理
DeepSeek R1 中的链条式推理
在回答用户查询之前，DeepSeek R1 会花时间“思考”，通过一个称为链条式推理的过程进行逐步分析。这个过程包括将问题分解、生成见解、必要时回溯，最终得出答案。
强化学习
DeepSeek R1 将链条式推理与强化学习结合，这一功能是在 DeepSeek V3 模型中引入的。强化学习是一个过程，其中自主代理通过试错来学习执行任务，而不需要人类用户的指示。这里的假设是，无论模型如何得出正确答案，都要奖励模型的正确性，让模型自行发现最佳思考方式。
专家混合架构
DeepSeek R1 还使用了专家混合（MoE）架构，这种架构的训练所需资源少得多。MoE 架构将 AI 模型划分为多个独立的实体或子网络，可以将其视为各个专家。每个专家专门处理输入数据的某个子集，模型仅激活特定任务所需的具体专家。
DeepSeek R1 的效率
DeepSeek R1 与其他模型相比的效率
那么，DeepSeek R1 是如何以如此低的成本运行的？答案在于它使用了美国竞争对手训练系统所需的高度专业化的 Invidia 芯片的一小部分。例如，DeepSeek 工程师表示，他们只需要 2000 个 GPU 来训练 DeepSeek V3 模型，而 Meta 为了训练其最新的开源模型 Llama 4 则使用了 10 万个 Nvidia GPU。
结论
DeepSeek R1 是一个 AI 推理模型，它在推理基准测试中与行业领先的模型匹敌，同时在训练和推理成本上要低得多。它使用链条式推理、强化学习和专家架构，使其成为 AI 领域的一个令人振奋的发展。随着 AI 领域的不断演变，DeepSeek R1 和其他模型将如何塑造人工智能的未来，这将是一个值得关注的问题。
