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相信春節(jié)期間各位的朋友圈一定被DeepSeek“轟炸”了，就算是普通人也獲得了一些信息：國內(nèi)AI取得了巨大突破。

但DeepSeek這次突破到底對一般的互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)者有什么幫助，絕大多數(shù)人卻是一頭霧水。

究其原因：Attention is All You need，DeepSeek成了各大自媒體爭奪注意力的焦點，所以引起了大量的傳播和討論。

期間，我閱讀了至少100篇文章，其中包括官方很多文檔，這里的結(jié)論是：知道DeepSeek意義的博主故意不說，不懂其內(nèi)涵的在不停科普，其中還摻雜了大量標題黨，所以一時魚龍混雜。

所以，今天我們整理了過去10天讀的100篇文章，得出了一些個人的認知與各位分享，如果內(nèi)容有誤請您指正。

一、效果很好

在我印象中DeepSeek-R是第一款直接劍指ChatGPT又取得了不錯成績的國內(nèi)模型，從數(shù)據(jù)來看很硬：

所有大模型發(fā)布初期多少會有效果夸大部分，但在我親測使用的情況下：個人評價還是很高的，這其實是令人震撼的。

二、私有化部署

在考慮其低成本與開源，并且開放訓練手冊（學習成本）等特性，新的機會也誕生了：

基于deepseek-R1模型 + 優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)，使用工程或微調(diào)手段，能達到之前必須依賴GPT才能達到的效果

要特別注意，deepseek-R1可是能私有化部署的！這解決了醫(yī)療、金融等很多行業(yè)的安全性問題！

當然，研發(fā)過程中我依舊是最初的觀點：研發(fā)要著眼于半年后，依賴最強大的模型。

三、成本優(yōu)勢

在24年5月，DeepSeek就發(fā)布的一款名為V2的開源模型。

其性價比奇高：推理成本約等于Llama3 70B的七分之一，GPT-4 Turbo的七十分之一。

大模型最終效果一定離不開：數(shù)據(jù)(你們猜數(shù)據(jù)供應商是不是通用的？)、算法、算力三方糾纏。

區(qū)別于其他公司，DeepSeek提出的一種嶄新的MLA架構(gòu)，把顯存占用降到了過去最常用的MHA架構(gòu)的5%-13%。

同時，它獨創(chuàng)的DeepSeekMoESparse結(jié)構(gòu)，也把計算量降到極致，所有這些最終促成了成本的下降。

其實，拋開效果很好這一基本元素，私有化部署與成本優(yōu)勢都在其次；但在效果尚可這一前提下，成本優(yōu)勢就有巨大身位領(lǐng)先！

因為，應用層玩家看不懂這些東西，我們會用腳投票，投票依據(jù)首先是【效果】其次是【成本】

四、創(chuàng)新更多在訓練與推理

首先，我沒有讀到DeepSeek在底層模型、技術(shù)架構(gòu)上的創(chuàng)新，更多的信息是圍繞訓練與推理是優(yōu)化以及中間件的創(chuàng)新展開。

而DeepSeek的開源模型主要基于其自研的架構(gòu)，具體細節(jié)尚未完全公開，這塊暫時無從打開。

但DeepSeek一定利用了已經(jīng)開源的代碼和一些現(xiàn)成的語料，意味著它避免了從頭開始研發(fā)和收集數(shù)據(jù)的高昂成本。

五、模型蒸餾是關(guān)鍵

而其中最為關(guān)鍵的是通過蒸餾技術(shù)，DeepSeek能夠從更大、更復雜的模型（如GPT等）中提取出核心的知識和能力，而不是重新從零開始訓練一個全新的模型。這種方法可以顯著減少需要的訓練算力和資源，降低總體成本。

此外，DeepSeek在訓練和推理過程中進行了優(yōu)化，并在中間件方面進行了創(chuàng)新。

六、MoE的成功應用

例如，DeepSeek-V3采用了混合專家（MoE）架構(gòu)，擁有6710億個參數(shù)，每個詞元激活370億個參數(shù)。

而你可以將混合專家（MoE）架構(gòu) 理解為 工程端的優(yōu)化。

DeepSeek的MoE架構(gòu)類似于一個由成百上千個領(lǐng)域?qū)＜倚∧Ｐ徒M成的系統(tǒng)。

當用戶提問時，系統(tǒng)首先通過意圖識別分析問題的核心內(nèi)容，確定其所屬領(lǐng)域。

然后，通過路由系統(tǒng)，將請求引導至最合適的專家小模型，這些小模型會根據(jù)各自的專長生成相關(guān)答案。

若問題涉及多個領(lǐng)域，多個小模型可能會被激活，生成的答案隨后被一個可能稍大點的模型合并成一個完整的回應。

這種設(shè)計讓DeepSeek能夠高效處理多領(lǐng)域問題，保證每個領(lǐng)域的專家模型提供準確答案，同時通過靈活的路由系統(tǒng)提升整體系統(tǒng)的效率和準確性。

七、強化學習

DeepSeek在強化學習領(lǐng)域的創(chuàng)新可能集中在優(yōu)化訓練過程和提高效率方面。

通過智能的獎勵函數(shù)設(shè)計和狀態(tài)空間壓縮，DeepSeek可能減少了訓練中的計算成本，并加速了策略的收斂。

此外，結(jié)合多任務學習，DeepSeek能夠在不同任務之間共享知識和經(jīng)驗，從而提升模型的訓練效率。

在實際應用中，DeepSeek還可能利用強化學習優(yōu)化自動決策和資源調(diào)度，進一步增強其在復雜環(huán)境中的自適應能力。

綜上，便是我的一些簡單信息整理，有些同學很關(guān)注DeepSeek到底如何走向成功的，這里也打個比喻。

一個不恰當?shù)谋扔?/h2>

綜上，我們可以推理出DeepSeek成功的模糊全貌了，這里做個比喻：

1. 黃裳（OpenAI）盜取了大量武功秘籍，創(chuàng)造了頂級武學《九陰真經(jīng)》（GPT-Xx）；

2. 黃藥師（DeepSeek）通過對《九陰真經(jīng)》（GPT）的學習（模型蒸餾），創(chuàng)造出了《速成版本的九陰真經(jīng)》，并且效果直逼原版；

3. 而后張無忌通過《速成版本的九陰真經(jīng)》（DeepSeek 的優(yōu)化模型）并結(jié)合自身的武學積累（如強化學習、MoE 架構(gòu)等），進一步融會貫通，最終創(chuàng)出了《太玄經(jīng)》；

4. 而《太玄經(jīng)》成為了不弱于《九陰真經(jīng)》的存在，并且張無忌還將之開源了出去，后人成立俠客島（開源社區(qū)），供天下人修習；

后續(xù)是我站在工程角度的一些思考，也請各位指正

AI應用側(cè)的關(guān)注點

最終回歸到工程應用側(cè)，我們會更遵循拿來主義與實用主義，你如何成功對我一點都不重要，對國內(nèi)的各位產(chǎn)研同仁來說，DeepSeek最大的意義有兩點：

第一，我們擁有了一塊國內(nèi)可以媲美GPT的基座模型，這意義重大?。?！

出于安全考慮，醫(yī)療、金融等多個領(lǐng)域是明確不允許數(shù)據(jù)外泄的，但DeepSeek的出現(xiàn)打破了這個魔咒

第二，DeepSeek是開源的，可以私有化部署，并且他大大降低了訓練的成本！

曾經(jīng)，很多公司都在基于API做開發(fā)，其原因是首先找不到好的基座模型，其次訓練成本高昂，之前所謂的AI應用最佳實踐全部是基于成本考慮！

總結(jié)一下，站在工程應用的角度，對于基座模型的選擇只有三個考慮點：

1. 第一，誰效果好我用誰；

2. 第二，誰便宜我用誰；

3. 第三，政策、業(yè)態(tài)要求我用誰，我就用誰；

DeepSeek對技術(shù)選型的影響

最后，之前最好用的AI產(chǎn)品的兩個路徑是：

1. 直接用API接口；

2. 配合API接口疊加一些RAG技術(shù)；

而DeepSeek的成功意味著更多的技術(shù)路徑有了更多的選擇，他大大加快了國內(nèi)AI應用爆發(fā)的效率。

這里有幾個關(guān)鍵技術(shù)可以應用到AI產(chǎn)品之上，比如你要做一個AI律師，可能需要涉及到以下技術(shù)：

最后探討下AI爆發(fā)這兩年里的主要路徑選擇問題。

提示詞 VS RAG VS 微調(diào)

在AI應用落地中，提示詞、RAG（檢索增強生成），以及微調(diào)是三種常見的技術(shù)路徑。它們各有特點，適合不同場景需求：

其實從底層邏輯來看，提示詞、RAG 和微調(diào)的本質(zhì)都是在影響模型的輸入輸出權(quán)重，只是作用方式和影響深度不同：

1. 提示詞：通過優(yōu)化輸入，引導模型內(nèi)部已有的權(quán)重在不同路徑上發(fā)揮作用，本質(zhì)是利用模型現(xiàn)有權(quán)重的最佳組合，屬于淺層引導。

2. RAG：通過外部檢索引入新的上下文，將額外信息作為輸入嵌入模型，改變其權(quán)重分布。本質(zhì)上是動態(tài)擴充輸入信息維度，讓模型在已有權(quán)重基礎(chǔ)上生成更準確的輸出。

3. 微調(diào)：直接通過新增訓練數(shù)據(jù)調(diào)整模型內(nèi)部權(quán)重分布，深度影響模型在特定領(lǐng)域的輸入輸出關(guān)系。本質(zhì)是重新校準模型，使其更適合某些任務。

三者的差異在于對模型輸入輸出權(quán)重的影響深淺：提示詞影響輕微、RAG擴展輸入、微調(diào)直接改變權(quán)重參數(shù)。

其中，RAG的底層邏輯相似，都是為優(yōu)化輸入與輸出，但微調(diào)通過直接調(diào)整模型權(quán)重，從根本上改變模型能力。

DeepSeek橫空出世，對于各個公司技術(shù)路徑選擇會有深刻影響，需要提前布局。

結(jié)語

從AI產(chǎn)品的工程應用角度來看，DeepSeek的出現(xiàn)為國內(nèi)AI領(lǐng)域提供了一個全新的技術(shù)選擇，并為實際落地應用帶來了更多可能性。

作為一款具備成本優(yōu)勢、開源且支持私有化部署的基礎(chǔ)模型，DeepSeek不僅滿足了行業(yè)對高性能、大規(guī)模模型的需求，還為醫(yī)療、金融等對數(shù)據(jù)安全和合規(guī)性要求極高的行業(yè)提供了切實可行的解決方案。

然而，盡管DeepSeek在技術(shù)上具備顯著優(yōu)勢，其在實際工程應用中仍面臨諸多挑戰(zhàn)：

第一，行業(yè)定制化與快速部署：

如何將DeepSeek的技術(shù)優(yōu)勢與行業(yè)特定需求深度結(jié)合，是工程實施中的關(guān)鍵課題。

例如，在法律、醫(yī)療等領(lǐng)域，AI應用不僅需要高效的知識檢索與推理能力，還必須保證生成結(jié)果的精準度和可靠性。

這要求開發(fā)團隊在數(shù)據(jù)清洗、領(lǐng)域知識注入和模型微調(diào)等方面進行大量定制化開發(fā)與測試。

其次快速部署能力也是工程應用中的一大挑戰(zhàn)。

DeepSeek的私有化部署特性雖然解決了數(shù)據(jù)安全問題，但在實際落地中，如何實現(xiàn)從模型訓練到推理服務的無縫銜接，仍需在工程架構(gòu)和工具鏈上進行優(yōu)化。

并且，在線模型是會迭代的，私有化后就不能迭代了，這個怎么解決還需要思考。

第二，推理性能與成本優(yōu)化：

DeepSeek通過蒸餾技術(shù)和MLA架構(gòu)顯著降低了訓練和推理成本，但在實際應用中，如何在不犧牲性能的情況下進一步優(yōu)化推理效率，仍是技術(shù)實現(xiàn)中的難點。

例如，在實時性要求較高的場景（如智能客服、實時法律咨詢）中，如何通過模型壓縮、量化技術(shù)或分布式推理來提升響應速度，是工程團隊需要重點解決的問題。

此外，如何結(jié)合強化學習和混合專家（MoE）架構(gòu)的優(yōu)勢，實現(xiàn)多任務處理的高效性與準確性，尤其是在多領(lǐng)域聯(lián)合任務處理時，確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性和性能，也是工程應用中的重要考量。

第三，技術(shù)路徑的靈活選擇：

在未來的應用路徑選擇上，開發(fā)者需要根據(jù)業(yè)務需求靈活運用提示詞優(yōu)化、RAG技術(shù)和模型微調(diào)等手段。例如：

對于輕量級應用（如創(chuàng)意文案生成），提示詞工程可能是最經(jīng)濟高效的選擇；

對于需要動態(tài)知識更新的場景（如醫(yī)療問答），RAG技術(shù)可以顯著提升生成內(nèi)容的準確性；

對于高精度、高專業(yè)性的任務（如金融分析），模型微調(diào)則是不可或缺的手段。

開發(fā)者還需在多元化的技術(shù)框架中找到最適合自身業(yè)務的解決方案，從而提升AI技術(shù)的生產(chǎn)力，實現(xiàn)技術(shù)向?qū)嶋H業(yè)務場景的高效落地。

總結(jié)

DeepSeek的出現(xiàn)為AI工程應用帶來了新的機遇，但其成功落地仍依賴于開發(fā)者對行業(yè)需求的深刻理解和對技術(shù)路徑的靈活選擇。

未來，AI產(chǎn)品的開發(fā)團隊需要在定制化開發(fā)、性能優(yōu)化和工程生態(tài)構(gòu)建等方面持續(xù)投入，才能充分發(fā)揮DeepSeek的技術(shù)優(yōu)勢，推動AI技術(shù)在實際業(yè)務場景中的普及與落地。

通過不斷優(yōu)化工程實現(xiàn)路徑，DeepSeek有望成為國內(nèi)AI應用開發(fā)的核心引擎，助力各行各業(yè)實現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型。

轉(zhuǎn)自https://www.cnblogs.com/yexiaochai/p/18699686