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[虚拟币交流] DeepSeek 被误读的 5 个真相,AI 大佬亲自揭秘-转载
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DeepSeek 已经爆火了一个春节,红起来自然是非就多。尤其在海外局势变化错综复杂的情况下,DeepSeek 的天朝血统,给它招来了许多谣言。6 f4 @: ^& f+ v5 Y

' Q1 j/ _. K$ i$ b  S! n( P* AStability AI 曾经的研究主管 Tanishq Mathew Abraham 昨天挺身而出,以自己业内人士的身份下场,指出了 DeepSeek 极为特殊的几点:
" k1 Q* l- E# L- c, s+ V( e
) v6 i' O) A; \, C7 i' ]1.性能实际上与 OpenAI 的 o1 一样好,这是一个前沿模型,标志着开源真正赶上了闭源
0 R  `) z) Q) G: N3 E1 Q5 e5 I$ t$ N" T, L: c. T# h
2.与其他前沿模型相比,DeepSeek 以相对较低的训练费用完成
8 v  `6 p  a& x/ b. R6 G; w5 [( m9 C$ h$ {. z1 C6 p
3.易于使用的界面,结合其网站和应用程序中可见的思维链,吸引了数百万新用户加入
7 n# o  O" L( ?; O+ d2 e2 O
) X, f/ E/ h$ p' x8 K. X除此之外,他更是针对几大流行的谣言,写了长长一篇博文,分析解释了围绕在 DeepSeek 四周的(离谱)言论。* I8 o/ n9 x5 i# }% {

) H; |( T" `  e5 Q& K) ~8 k以下为博客文章,内容有所编辑:
) d. P) U  u. q" S
" {3 _1 L8 X' J/ H, L! [2025 年 1 月 20 日,一家名为 DeepSeek 的天朝 AI 公司开源并发布了他们的推理模型 R1。鉴于 DeepSeek 是一家天朝公司,美国及其 AGI 公司存在各种「国家安全担忧」。由于这一点,**关于它的错误信息已经广泛传播。**- T, P0 S5 S3 u

$ ^% G# z4 C$ C( N. k. H( M$ }- i* ~* N这篇文章的目的是反驳自 DeepSeek 发布以来,许多关于 DeepSeek 的极端糟糕的 AI 相关观点。同时,作为一个在生成式 AI 前沿工作的 AI 研究人员,提供更有平衡性的观点。
2 F5 ?; ~% X. J3 o7 e6 Y  H3 v' U2 K! J
谣言 1:可疑!DeepSeek 是一家突然冒出来的天朝公司
  h7 T0 p$ v3 t1 }* \, ~完全错误,到 2025 年 1 月,几乎所有生成式 AI 研究人员都已经听说过 DeepSeek。DeepSeek 甚至在完整发布前几个月就发布了 R1 的预览!, O# g# O: I5 x4 Y& {7 Y6 B
, F* T3 o& c  i2 `
任何传播这种谣言的人,很可能并不从事人工智能工作——如果你不涉足该领域,却以为自己了解这个领域的一切,是荒谬且极其自负的。
) d+ h% v9 \) L3 x" \: ?0 c& U/ v8 Q7 K" N/ A3 G
DeepSeek 的首个开源模型 DeepSeek-Coder,于 2023 年 11 月发布。当时是业界领先的代码 LLMs(编者注:专注于理解和生成代码的语言模型)。正如下面的图表所示,DeepSeek 在一年内持续发货,达到 R1:
& Z: {% c  N- i4 k) s' U4 C2 }% V' O# j; X  G! e& d
1 o+ i9 q/ ]4 [5 B2 ^7 t3 m& o. k
这不是一夜之间的成功,他们进步的速度也没有什么可疑之处。在人工智能发展如此迅速,且他们拥有一个明显高效的团队的情况下,一年内取得这样的进步在我看来是非常合理的。
& M  t( r* U6 x7 l2 B; s. E1 o7 A. \2 y5 f( n  q
如果您想知道哪些公司在公众视野之外,但 AI 领域内备受看好,我会推荐关注 Qwen(阿里巴巴)、YI(零一万物)、Mistral、Cohere、AI2。需要注意的是,它们没有像 DeepSeek 那样持续发布 SOTA 模型,但它们都**有潜力发布出色的模型**,正如它们过去所展示的那样。/ H/ ]+ V0 _- Z3 T
' _1 x% v. g$ k* v! R
谣言 2:撒谎!这个模型的成本不是 600 万美元
: p$ L. D, L$ K* A1 m& ]$ k这是一个有趣的问题。这类谣言认为 DeepSeek 想避免承认他们有非法的幕后交易来获取他们不应获得的计算资源(由于出口管制),从而在关于模型训练成本的真实性上撒谎。& ^0 a# {$ t" c4 P4 I

" |% Z) @8 |9 r+ Q7 }8 s; M首先,600 万美元这个数字值得好好研究。它在 DeepSeek-V3 论文中有提及,该论文是在 DeepSeek-R1 论文发布前一个月发布的:
3 L6 }) _$ s6 L/ C' [
+ y. @+ z0 M, Z- m+ ]2 j+ X% I: U  N5 ?% Q$ K5 h; i  r& ^
DeepSeek-V3 是 DeepSeek-R1 的基础模型,这意味着 DeepSeek-R1 是 DeepSeek-V3 加上一些额外的强化学习训练。所以在某种程度上,成本已经不准确,因为强化学习训练的额外成本没有被计算在内。但那可能只会花费几十万美元。% O2 r  }* Q# m0 i9 [2 |

$ q$ o( r) B+ D# v% }1 I好的,那么 DeepSeek-V3 论文中提到的 550 万美元,是不正确的吗?基于 GPU 成本、数据集大小和模型大小的众多分析,已经得出了类似的估计。请注意,虽然 DeepSeek V3/R1 是一个 671B 参数的模型,但它是一个专家混合模型,这意味着模型的任何函数调用/前向传递只使用约 37B 参数,这是计算训练成本所使用的值。
& I# x/ R& L( p+ k: a' I% U
9 ]; ]# X$ e, l, d; M* J然而,DeepSeek 的成本,是基于当前市场价格估计的这些 GPU 的成本。我们实际上并不知道他们的 2048 个 H800 GPU 集群(注意:不是 H100s,这是一个常见的误解和混淆!)的成本。通常,连续的 GPU 集群在批量购入时成本会更低,因此甚至可能更便宜。  \: z7 [, P+ `" V
4 F$ i: C; a* y8 a/ h' ?7 T4 C
但是这里有个问题,这是最终运行的成本。在这成功之前,可能进行了许多在小规模的实验和消融,这一部分会需要相当大的成本,但这些并未在此处报告。! h- F3 I& \, J0 i3 @4 d- H' o6 v/ I9 d

  J8 B) x. M6 o' Z除此之外,可能还有许多其他成本,如研究员薪资。SemiAnalysis 报告称,DeepSeek 的研究员薪资传闻约为 100 万美元。这相当于 AGI 前沿实验室如 OpenAI 或 Anthropic 的高薪水平。+ N% o$ n/ w( ^$ i+ e$ A
+ {, X% Y' d/ A- ?
通常,当报道和比较不同模型的训练成本时,最终的训练运行成本是最受关注的。但由于糟糕的论调和错误信息的传播,人们一直在争论额外的成本使 DeepSeek 的低成本和高效运营性质受到质疑。这是极其不公平的。无论是从消融/实验的角度,还是从其他 AGI 前沿实验室的研究人员薪酬的角度来看,成本都非常显著,但这些通常在这样的讨论中没有被提及!
$ _! v8 k- O4 p- u" ~" d1 q% M; X! M' g: p. N
谣言 3:这么便宜?所有美国 AGI 公司都在浪费钱,看跌英伟达
, H' a3 ~$ O9 R6 a我认为这又是一个相当愚蠢的看法。与许多其他 LLM 相比,DeepSeek 在训练中确实效率更高。是的,许多美国前沿实验室在计算上效率低下是非常可能的。然而,这并不一定意味着拥有更多的计算资源是坏事。
8 T( R# X. x7 ?1 G. ]0 F$ a. l8 C" c* J- m
老实说,每当听到这样的观点,我就清楚地知道他们不懂 scaling laws,也不懂 AGI 公司 CEO(以及任何被视为 AI 专家的人)的心态。让我就这个话题发表一些看法。
6 p* y. S( o1 z% M+ f/ H) _- y: ~( ?
Scaling laws 表明,只要我们继续将更多的计算能力投入到模型中,我们就能获得更好的性能。当然,AI 扩展的确切方法和方面随着时间的推移而发生了变化:最初是模型大小,然后是数据集大小,现在是推理时间计算和合成数据。
0 `# o9 z7 N* \% R$ x2 ]6 W$ y& s4 n+ P# s( B$ m
自 2017 年原始 Transformer 以来,更多的计算能力等于更好的性能的整体趋势似乎仍在持续。2 r2 L; x, B" D9 R  f- _  N3 |1 {; g
& y/ e9 j% `* F5 _& J
更高效的模型意味着您可以在给定的计算预算下获得更高的性能,但更多的计算资源仍然更好。更高效的模型意味着你可以用更少的计算资源做更多的事情,但使用更多的计算资源,可以做到更多!. y7 F& f* T2 t: ~. J
) Q+ J5 \, }! d3 f( B1 ^; U0 g) `  e
你可能有自己的关于 scaling laws 的看法。你可能认为即将出现一个平台期。你可能认为过去的表现并不能预示未来的结果,正如金融界所说。
( q, m# @4 v$ s* D1 H
8 D: q" J$ F7 ^但如果所有最大的 AGI 公司都在押注 scaling laws 能够持续足够长的时间,以实现 AGI 和 ASI。这是他们的坚定信念,那么唯一合理的行动就是获取更多的计算能力。) K  _% Q! A" }, H6 q6 p5 w, ?' h; r5 m

6 B! H- F4 N4 y5 V. u' T现在你可能认为「NVIDIA 的 GPU 很快就会过时,看看 AMD、Cerebras、Graphcore、TPUs、Trainium 等」,blabla。有数百万种针对 AI 的硬件产品,都在试图与 NVIDIA 竞争。其中之一可能在将来获胜。在这种情况下,也许这些 AGI 公司会转向它们——但这与 DeepSeek 的成功完全无关。
2 S" W4 T: W$ X( E' w/ P4 F9 `
: x- t; c, J, ^) R个人而言,我认为没有强有力的证据表明其他公司会撼动 NVIDIA 在 AI 加速芯片领域的统治地位,鉴于 NVIDIA 目前的市场统治地位和持续的创新水平。" W, a1 K+ w; Q2 t1 v3 J- K. h0 x- X

' `9 Z* n8 R- n" F" E总体而言,我看不出为什么 DeepSeek 意味着你应该看跌 NVIDIA。你可能有其他理由看跌 NVIDIA,这些理由可能非常合理且正确,但 DeepSeek 似乎不是我认为合适的理由。
' d( U* e3 n$ B) }6 @( M& I: ~; r% W( O( Q" X+ R
谣言 4:模仿罢了!DeepSeek 没有做出任何有意义的创新# u, R4 s6 |. E& ^( ]$ ^4 a
错误。**语言模型的设计和训练方法有很多创新,其中一些比其他更重要**。以下是一些(不是完整的列表,可以阅读 DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1 论文以获取更多详细信息):+ Z7 |/ {4 q( h, V! ^. q
  s, y8 G5 D' W5 l6 ~- U
多头潜注意力 (MLA) – LLMs 通常是指利用所谓的多头注意力(MHA)机制的 Transformer。DeepSeek 团队开发了一种 MHA 机制的变体,它既更节省内存,又提供更好的性能。3 V8 \, F% g$ G( v
$ x, Z( m, M9 F. m& A5 p1 d5 W% E: e1 X
GRPO 与可验证奖励 – 自从 o1 发布以来,AI 从业者一直在尝试复制它。由于 OpenAI 对它的工作方式一直相当保密,大家不得不探索各种不同的方法来实现类似 o1 的结果。有各种尝试,如蒙特卡洛树搜索(谷歌 DeepMind 在围棋中获胜所采用的方法),结果证明不如最初预期的那样有希望。
. v7 U: ~. l0 W# m# C( |9 W; Q& v+ z. t; p( P+ S9 O
DeepSeek 展示了一个非常简单的强化学习(RL)管道实际上可以实现类似 o1 的结果。除此之外,他们还开发了自己变种的常见 PPO RL 算法,称为 GRPO,它更高效且性能更好。我想 AI 社区中的许多人都在想,我们为什么之前没有尝试过这种方法呢?
7 L& e. S8 Q" s: C$ f' }( I' H
( u8 S$ Y# z( J, x4 \5 pDualPipe – 在多个 GPU 上训练 AI 模型时,有许多效率方面需要考虑。你需要弄清楚模型和数据集如何在所有 GPU 之间分配,数据如何通过 GPU 流动等。你还需要减少 GPU 之间任何数据传输,因为它非常慢,最好尽可能在每个单独的 GPU 上处理。无论如何,有许多设置此类多 GPU 训练的方法,DeepSeek 团队设计了一种新的、效率更高且速度更快的解决方案,称为 DualPipe。
7 @# s5 ~8 A0 ^+ \
5 }3 w. R: h% H" @, ?$ D我们非常幸运,DeepSeek 完全开源了这些创新,并写了详细的介绍,这与美国 AGI 公司不同。现在,每个人都可以受益,用这些创新的办法来提高他们自己的 AI 模型训练。- v; ?, E0 N0 P% L, J. b
/ Q) z: A4 r+ }
谣言 5:DeepSeek 正在「汲取」ChatGPT 的知识
# U6 m5 b9 H  O戴维·萨克斯(美国ZF的 AI 和加密巨头)和 OpenAI 声称,DeepSeek 使用一种称为蒸馏的技术「汲取」ChatGPT 的知识。
$ D& X( ^/ M: t+ M+ I/ L( m% L+ o# S7 ?  e, V: a' Y+ |4 E
首先,这里的「蒸馏」一词使用得非常奇怪。通常,蒸馏指的是在所有可能的下一个词(token)的全概率(logits)上进行训练,但这个信息甚至不能通过 ChatGPT 暴露出来。: h; y8 J! J1 {+ K; P0 H  I" a
/ [- d) `7 p9 b: q* }0 Y# v1 g9 r3 Z5 A
但是好吧,就假设我们在讨论如何使用 ChatGPT 生成的文本进行训练,尽管这并不是该术语的典型用法。
6 r4 Q  q/ R: E* q0 Q; c6 g" I- [: t- X* [
OpenAI 及其员工声称 DeepSeek 自己使用 ChatGPT 生成文本并在此基础上进行训练。他们没有提供证据,但如果这是真的,那么 DeepSeek 显然违反了 ChatGPT 的服务条款。我认为这对一家天朝公司来说,法律后果尚不明确,但我对此了解不多。
. Y+ `9 B# c, }- C3 e0 f3 |2 Z) J/ y$ ?$ B0 m: S5 `- m
请注意,这仅限于 DeepSeek 自己生成了用于训练的数据。如果 DeepSeek 使用了来自其他来源的 ChatGPT 生成数据(目前有许多公开数据集),我的理解是这种「蒸馏」或合成数据训练并未被 TOS 禁止。
9 b9 {5 v* n* _( I# I
" z$ }$ y; u4 w, I$ b尽管如此,在我看来,这并不减少 DeepSeek 的成就。与 DeepSeek 的效率方面相比,作为研究人员,让我印象更深刻的是他们对 o1 的复制。我非常怀疑对 ChatGPT 进行「蒸馏」有任何帮助,这种怀疑完全是出于 o1 的 CoT 思维过程从未公开过,那么 DeepSeek 如何能够学习它呢?
  ~- @3 Q; A! _; U! `
, }& J5 f. O; T1 ]此外,许多 LLMs 确实在 ChatGPT(以及其他 LLM)上进行了训练,而且在新抓取的任何互联网内容中自然也会有 AI 文本。! k$ X2 T4 m: A$ r6 s
6 e  ^' Y. t0 A9 w
总体而言,认为 DeepSeek 的模型表现良好仅仅是因为它简单提炼了 ChatGPT 的观点,是忽略了 DeepSeek 在工程、效率和架构创新方面的现实。
, O) ?  A: X' |. z! o( Y
3 G( _- ]- V! i4 m7 h应该担心天朝在人工智能领域的霸权吗?% {6 Y$ D6 g6 s6 E* n
或许有一点?坦白说,现在和两个月前相比,中美 AI 竞赛在实质上并没有太多变化。相反,外界的反应相当激烈,这确实可能通过资金、监管等方面的变化影响整体 AI 格局。
+ T/ r! \. ?, ~' C
; ?% y! G8 @' b# J4 B天朝人一直都在人工智能领域具有竞争力,DeepSeek 现在让他们变得无法忽视。6 c8 A  X1 m% \& F5 @

, ]1 O* {, \# Y4 a2 B3 B7 `) {关于开源的典型论点是,由于天朝落后,我们不应该公开分享我们的技术,让他们赶上。但显然,天朝已经赶上了,他们实际上很久以前就已经赶上了,他们在开源方面实际上处于领先地位,因此不清楚进一步收紧我们的技术,实际上的帮助是否有那么大。7 m+ J. Y# w: D) u0 c# O

# h8 S' q9 j' x  e5 o请注意,像 OpenAI、Anthropic 和 Google DeepMind 这样的公司肯定有比 DeepSeek R1 更好的模型。例如,OpenAI 的 o3 模型的基准测试结果相当令人印象深刻,他们可能已经有一个后续模型正在开发中。
! G% `. p; _: K3 I2 O, J( ?+ x$ Z, I; b2 \/ b
在此基础上,随着像星门项目以及 OpenAI 即将到来的融资轮等重要额外投资,OpenAI 和其他美国前沿实验室将拥有充足的计算能力,以保持他们的领先地位。
' h5 D3 B4 B* u
/ y* X7 S" s* J, E' V当然,天朝将向人工智能发展投入大量额外资金。所以总的来说,竞争正在升温!但我认为,美国 AGI 前沿实验室保持领先的道路仍然相当有希望。! D: w5 U4 N' N' l5 p' C/ H: J  `# p
& w  W7 o' B2 i% R: W6 H* x
结论
0 t# o9 a( c0 |& b# z4 o一方面,一些 AI 人士,尤其是 OpenAI 的一些人,试图淡化 DeepSeek。而另一方面,一些评论家和自称专家对 DeepSeek 又反应过度。
% |: B6 m% x) d1 Q6 x9 b0 c1 f2 F3 N4 x
需要指出的是,
5 [; T$ J; o4 qOpenAI/Anthropic/Meta/Google/xAI/NVIDIA 等并没有就此完蛋。不,DeepSeek (很可能)没有在说他们所做的事情上撒谎。无论如何必须承认的是:DeepSeek 应得到认可,R1 是一个令人印象深刻的模型。+ f0 c$ \9 T! k9 m3 c

- @2 A/ q. G5 [
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5 个真相的也是可以在看到的呢
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分享的这个也是要看一下的了
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被误读的也是要在看是什么真相
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误读的真相也是要了解一下。
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DeepSeek现在很热门,感觉要赶超CPT的节奏
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心态也是自己去拿捏好了才行了。
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49#
看上去你的看法是挺有感悟的许多的道理不错
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48#
分享的是很棒啊,得花功夫看一下啊!
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47#
按照惯例来看看今天的推荐如何的了
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胜利的时候就该下线,全部方法长玩就是还回去
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楼主的看法和建议还是非常好的了呢。
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感激楼主的分享的看法和建议也是看看知道下的
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推荐多半都有输赢,大家还是要放平心态
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老哥的这波推荐胜率不了解好不好。
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菠菜一定有推荐,这是不能缺少的
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40#
使用这个方法有盈利还是最好的结果了呀。
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