DeepSeek V3“報(bào)錯(cuò)家門(mén)”：我是ChatGPT

只是少打了一個(gè)問(wèn)號(hào)

原標(biāo)題：DeepSeek V3“報(bào)錯(cuò)家門(mén)”：我是ChatGPT
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DeepSeek V3：爆火與爭(zhēng)議

近日，大模型DeepSeek V3引發(fā)熱議，其低成本（557.6萬(wàn)美元）訓(xùn)練和強(qiáng)大的能力成為焦點(diǎn)。然而，一個(gè)奇怪的bug也備受關(guān)注：缺少問(wèn)號(hào)時(shí)，DeepSeek V3會(huì)“報(bào)錯(cuò)家門(mén)”，自稱ChatGPT，甚至生成與ChatGPT相同的笑話。

“報(bào)錯(cuò)家門(mén)”之謎

1. **并非ChatGPT數(shù)據(jù)訓(xùn)練？** 盡管有人懷疑DeepSeek V3是在ChatGPT輸出基礎(chǔ)上訓(xùn)練的，但這一說(shuō)法缺乏有力證據(jù)。許多大模型都接觸過(guò)ChatGPT的數(shù)據(jù)，但這并不意味著DeepSeek V3的性能完全依賴于此。其在Pile測(cè)試中的高分也說(shuō)明，其性能并非完全取決于ChatGPT數(shù)據(jù)。

2. **AI污染的隱患？** TechCrunch指出，網(wǎng)絡(luò)充斥著AI生成的“垃圾數(shù)據(jù)”，這使得訓(xùn)練數(shù)據(jù)難以徹底過(guò)濾AI輸出，導(dǎo)致模型出現(xiàn)“報(bào)錯(cuò)家門(mén)”的情況。歐盟預(yù)測(cè)，到2026年，90%的在線內(nèi)容可能是AI生成的，這進(jìn)一步加劇了“AI污染”的風(fēng)險(xiǎn)。

3. **成本節(jié)約的？** AI Now Institute的首席科學(xué)家Heidy Khlaaf認(rèn)為，開(kāi)發(fā)者被從現(xiàn)有AI模型中“蒸餾”知識(shí)帶來(lái)的成本節(jié)約所吸引，這可能導(dǎo)致意外地使用ChatGPT或GPT-4輸出進(jìn)行訓(xùn)練。

DeepSeek V3的強(qiáng)大能力

1. **實(shí)用性強(qiáng)：** 盡管存在bug，DeepSeek V3的強(qiáng)大能力獲得廣泛認(rèn)可。許多用戶分享了其在網(wǎng)站創(chuàng)建、AI視頻編輯和AI編程等領(lǐng)域的實(shí)用案例，例如結(jié)合Cursor進(jìn)行貪吃蛇游戲開(kāi)發(fā)。

2. **優(yōu)于競(jìng)品：** 在與Claude Sonnet 3.5的對(duì)比測(cè)試中，DeepSeek V3在Scroll Hub網(wǎng)站創(chuàng)建方面表現(xiàn)更佳。

3. **團(tuán)隊(duì)構(gòu)成：** DeepSeek V3的論文貢獻(xiàn)列表中，不僅包含技術(shù)人員，還包括數(shù)據(jù)注釋和商務(wù)人員，體現(xiàn)了團(tuán)隊(duì)的全面性。

總結(jié)

DeepSeek V3的“報(bào)錯(cuò)家門(mén)”bug引發(fā)了人們對(duì)AI數(shù)據(jù)污染和模型訓(xùn)練方法的思考。盡管存在這一問(wèn)題，DeepSeek V3強(qiáng)大的能力和廣泛的應(yīng)用前景依然值得關(guān)注。其低成本訓(xùn)練也為大模型發(fā)展提供了新的思路。未來(lái)，如何有效地解決AI數(shù)據(jù)污染問(wèn)題，將成為大模型領(lǐng)域面臨的重要挑戰(zhàn)。

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作者簡(jiǎn)介：追蹤人工智能新趨勢(shì)，關(guān)注科技行業(yè)新突破