deepseek的三个技术优势是什么

Deepseek为什么可以用如此低的成本实现堪比GPT的训练效果？

大致有三个关键点。

1.国外先进智能模型的复用

涉及到一个人工智能领域的专用技术名词“知识蒸馏”，它是深度学习领域中的一种模型压缩与优化技术。

相对技术化的描述是指：将一个庞大的复杂模型（教师模型）的知识迁移到一系列简单模型（学生模型）中，使学生模型在保持较小体积和较低计算成本的同时，尽可能地接近教师模型的性能，降低对计算资源的需求，便于在移动设备等资源受限的环境中部署。

有点像工程学里的逆向推演，通过数学算法的优化，对于同样的输入，尽可能保证输出的拟合一致性。

这里有两个可能会引发争议的焦点：

（1）在信息交互过程中，为了保证效果一致性，势必涉及对原始教师模型的调用和分析，虽然你利用的是别人的开源技术，同时在此基础上也做出了本地化创新，别人无法在知识产权上认定抄袭。但信息提纯过程中的调用及调优，是个相对敏感的地带，目前并没有公论。

（2）学生模型脱胎于教师模型，相当于继承了教师模型的原始基因，这意味着两点：一是可能会继承教师模型的隐藏埋点，遇到特定场景可能被触发；二是学生模型很难在底层架构上做系统性优化，可以追随，可以学习，某些特定场合甚至会有不俗表现，但很难超越。

总体来说，属于商业范畴的低成本应用创新。

2.模型训练架构的优化

可能借鉴了互联网应用的性能优化理论，比如引入分布式训练提升运算效率，根据概率划分信息处理权重，通过共享和动态选择降低冗余计算等等。

3.数据的提纯和创新

Deepseek在中文处理方面有不俗的表现，一方面得益于大量行业数据的鼎力支持，另一方面通过严格的清洗、去重和评分机制，筛选高信息密度的训练数据，减少无效训练样本的噪声干扰。这两方面都相对优于GPT，国外缺乏高质量的中文语料数据，同时无法取得更细分领域的行业数据。

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