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DeepSeek由高飞行资本开发的，引起了许多有关其开发模型的问题。这是6分的详细说明，可以更好地理解DeepSeek：
1。优化的模块化体系结构
DeepSeek基于模块化体系结构，其中不同的子模型专门从事特定任务。提出请求时：
- 仅激活模型的必要部分。
- 这种方法减少了资源的消耗并提高了执行速度。
- 它还允许更好的可扩展性，因为每个模块都可以独立优化。
2。蒸馏培训
DeepSeek使用知识蒸馏进行学习。此方法包括：
- 使用现有的高性能模型响应（例如GPT-4或Llama）形成DeepSeek。
- 减少计算和数据需求，同时达到可比的性能。
- 优化培训过程，使其更快，经济。
3。通过测试时间计算有效管理资源
模型集成了 计算测试，一种根据任务的复杂性动态调整计算能力的方法。
- 这提供了最佳的性能，而无需过度消费。
- 这种方法降低了运营成本，同时保持高质量的响应质量。
4。开放重量：透明与协作
DeepSeek发表在 打开重量，这意味着其参数是可以公开访问的。这种透明度提供了几个优势：
- 开发人员可以根据需要个性化模型。
- 社区的改进可以集成到未来的版本中。
- 这种开源策略促进了协作创新，并扩大了DeepSeek周围的生态系统。
5。经济可及性和灵活性
DeepSeek的特色是其使用成本大大降低：
- 直到 便宜27倍 诸如GPT-4之类的竞争模型通过API云使用。
- 它也可以在本地下载和执行，这是希望保证其数据机密性的公司的理想解决方案。
6。模块化和专业应用
DeepSeek为各种用例合并了单独的模型：
- 文本分析，内容产生，对话援助等
- 这种专业提高了结果的准确性
