劉知遠詳解 DeepSeek 出圈背后的邏輯：自身算法的創(chuàng)新以及 OpenAI 的傲慢

夜話DeepSeek：技術(shù)原理與未來方向

原標(biāo)題：劉知遠詳解 DeepSeek 出圈背后的邏輯：自身算法的創(chuàng)新以及 OpenAI 的傲慢
文章來源：AI前線
內(nèi)容字數(shù)：14181字

DeepSeek R1：開源大模型的里程碑與未來展望

本文總結(jié)了CCFAI關(guān)于DeepSeek R1的直播討論要點，重點關(guān)注其技術(shù)突破、對行業(yè)的影響以及未來大模型發(fā)展趨勢。

DeepSeek R1 的技術(shù)突破與意義
DeepSeek R1成功復(fù)現(xiàn)了OpenAI o1的深度推理能力，并通過開源和詳細的技術(shù)介紹，為行業(yè)做出了重大貢獻。其亮點在于：1. 基于DeepSeek V3，采用規(guī)則驅(qū)動的大規(guī)模強化學(xué)習(xí)技術(shù)，實現(xiàn)了模型的強推理能力；2. 通過混合微調(diào)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)了推理能力的跨任務(wù)泛化。這使得DeepSeek R1以極低的成本（甚至十分之一）達到了GPT-4和GPT-4o的水平，并向全球展示了深度思考能力，如同2023年初ChatGPT的出現(xiàn)一樣，推動了人工智能領(lǐng)域的發(fā)展。這與OpenAI選擇不開源、隱藏技術(shù)細節(jié)和高定價策略形成鮮明對比，被認為是OpenAI的“傲慢之罪”。
DeepSeek的成功因素及對中國AI的啟示
DeepSeek R1的成功，一方面源于其團隊的技術(shù)理想主義和長期積累，另一方面也受益于OpenAI的策略失誤。這為中國AI發(fā)展提供了寶貴的啟示：1. 應(yīng)支持更多具有技術(shù)理想主義的團隊，為原始創(chuàng)新提供保障；2. 國內(nèi)團隊需學(xué)習(xí)DeepSeek的堅持和方，而非簡單復(fù)制其技術(shù)路線；3. 要重視算法和軟硬件的協(xié)同優(yōu)化，以提高模型的能力密度和降低成本。
大模型未來發(fā)展趨勢：高效性與能力密度
作者認為，要實現(xiàn)大模型的普惠，高效性至關(guān)重要。這需要不斷提高能力密度，降低計算成本，類似于信息時期芯片技術(shù)的進步。目前大模型的能力密度正以指數(shù)級增長，大約每100天翻一番。未來，大模型的發(fā)展將朝著模塊化、稀疏激活等方向前進，以實現(xiàn)更低的成本和更快的推理速度。 MoE架構(gòu)并非唯一解，需要鼓勵百花齊放，探索多種高效的模型架構(gòu)和訓(xùn)練方法。
能力密度定義及影響因素
能力密度被定義為模型能力與參數(shù)規(guī)模（或激活參數(shù)規(guī)模）的比值。其提升受數(shù)據(jù)質(zhì)量、模型架構(gòu)和學(xué)習(xí)方法等因素影響。高質(zhì)量數(shù)據(jù)、更稀疏激活的模型架構(gòu)以及更有效的學(xué)習(xí)方法都能提升能力密度，從而降低成本。

總而言之，DeepSeek R1的開源對全球人工智能領(lǐng)域具有重要意義，它不僅展示了中國團隊的創(chuàng)新能力，也為大模型的普惠化發(fā)展指明了方向。未來，高效性將成為大模型發(fā)展的重要驅(qū)動力，而能力密度的提升將是實現(xiàn)這一目標(biāo)的關(guān)鍵。