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Deepseek原理详解及部署指南(含Windows,Linux,Android,ios)

时间:2025-05-11 13:56来源: 作者:admin 点击: 36 次
文章浏览阅读4k次,点赞16次,收藏25次。DeepSeek通过架构创新(如MoE、MLA)和训练优化(如FP8、主动学习),在低算力条件下实现了与顶级模型(如GPT-4)相近的性能,同时兼顾开源与成本效益。其不足在于处理极端复杂多模态场景时仍需优化,且与GPT-4的指令跟随能力存在约20%的差距。

ChatGPT的核心是GPT(Generative Pre-trained Transformer)模型,它通过大规模的无监督预训练学习海量文本的语言模式,然后通过有监督微调(Fine-tuning)来适应具体的对话任务。它利用了先进的语义嵌入模型(如BERT、RoBERTa或者更精细化的变体)来将用户的查询(Query)和文档内容映射到高维语义空间中,使得语义相似的文本距离更近。这是通过Transformer架构中的注意力机制实现的,它能够动态调整对不同历史对话的关注程度,从而实现上下文追踪。

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