为什么选择DeepSeek而不是ChatGPT？

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为什么选择DeepSeek而不是ChatGPT？

新火种 2025-05-25

今天，我们将深入探讨 DeepSeek，包括它的架构以及它与 OpenAI ChatGPT 的不同之处。

DeepSeek 简介

DeepSeek 是一个开源的大型语言模型（LLM），由中国的 AI 研究公司开发，旨在与 OpenAI 的 GPT 系列竞争，特别是在其最新的 R1 模型方面。

DeepSeek 采用 MoE（Mixture of Experts，专家混合）架构，并结合了经过改进的 Transformer 层进行自然语言处理。

与 ChatGPT 和一些其他 LLM 不同，它采用多词预测（一次性预测多个词，而不是逐个预测）、智能记忆优化（总结关键信息，而不是像 ChatGPT 那样记录所有内容）等技术。此外，它基于中英文数据训练（OpenAI CEO 称其中一些数据可能是“窃取”的），因此在编程、数学和推理方面表现出色。

如果以上术语让你感到陌生，不用担心，我们将在下文逐一解析。继续阅读吧！

DeepSeek 的架构

DeepSeek 之所以受欢迎，不仅因为它是一个强大的 AI 模型，还因为它并不是 ChatGPT 的简单克隆，而是凭借其独特性，实现了更快、更低成本、更高效的计算能力。

DeepSeek-V3 具有 6710 亿个总参数，但每个 token（单词）仅激活 370 亿参数。

这为什么重要？

这意味着它不会一次性使用所有计算资源，而是仅激活模型中必要的部分，从而比其他 LLM 更快、更高效。

什么是参数？

你可以把参数想象成烘焙蛋糕的配方：配料包括面粉、糖、鸡蛋，但具体用量会因蛋糕类型不同而有所调整。同样，在 AI 模型中，参数就像这些配料的测量值，它们决定了模型如何处理信息，并在训练过程中进行调整，以优化预测和响应的准确性。

DeepSeek 的核心技术

　　1. 专家混合架构（Mixture of Experts, MoE）

传统 AI 模型（如 ChatGPT-3）采用的是单体 Transformer 架构，即每个部分都同时被激活，即使它们并非都需要参与运算。

DeepSeek 的 MoE 架构则采用更智能的激活方式：

不是一次性使用所有参数，而是只激活一部分专家网络来处理特定任务。

这样可以减少计算浪费，使 DeepSeek 运行更快、成本更低。

类比：这就像大学里有很多教授，如果你有数学问题，你只需要找数学系的教授，而不是整个学校的教授都来解答你的问题。

2. 多头潜在注意力（Multi-head Latent Attention, MLA）

DeepSeek 使用多头潜在注意力（MLA），而不是 ChatGPT 的标准自注意力（self-attention）。

简单来说，MLA 的工作方式是压缩和存储最重要的信息，而不是记录所有细节。

类比：阅读一本书时，你不会逐字逐句地记住所有内容，而是会总结和提炼出关键点。而 ChatGPT 更像是逐字记录每个细节，这使它在长对话中可能会丢失重点或产生混乱的输出。

DeepSeek 由于采用 MLA，在处理长对话时表现更稳定，不容易跑题或生成混乱的内容。

3. 多词预测（Multi-token Prediction, MTP）

ChatGPT 采用的是逐词预测，即每次生成一个词，然后根据前一个词预测下一个词。

DeepSeek 则使用多词预测（MTP），一次性预测多个词，这使得文本生成更快、更流畅。

类比：在手机上打字时，键盘不仅会预测下一个单词，还会提供完整的短语建议。这种方式在 AI 生成文本时可以大幅提升速度和连贯性。

4. FP8 混合精度（FP8 Mixed Precision）

训练 AI 模型的一个主要挑战是 GPU 内存和计算成本。

DeepSeek 通过 FP8 混合精度训练，使用 FP8（8位浮点数）而非 FP16 或 FP32，这意味着：

减少 GPU 内存占用，降低训练成本。

在更低的资源下实现接近 GPT-4 的性能。

　　5. 负载均衡（Load Balancing）

大多数 AI 模型在计算时存在负载不均的问题：

部分模型单元过度工作，而其他部分闲置，导致性能瓶颈。

DeepSeek 采用无辅助损失负载均衡（Auxiliary-loss-free Load Balancing）技术，使计算任务更加均匀分布，减少性能下降的风险，提高模型的稳定性。