Deep Dive
What is the significance of DeepSeek V3's 671 billion parameters in the AI landscape?
DeepSeek V3's 671 billion parameters make it one of the largest AI models available, surpassing Meta's Llama 3.1, which has 405 billion parameters. This massive scale allows DeepSeek V3 to handle complex tasks like text generation, translation, and more with high efficiency, positioning it as a strong competitor to models like GPT-4.
How does DeepSeek V3's MoE architecture contribute to its efficiency?
DeepSeek V3 uses a Mixture of Experts (MoE) architecture, which activates only the necessary parameters for each specific task. This approach reduces computational load and energy consumption, making the model more efficient and scalable for a wide range of applications.
What are the potential business models for DeepSeek V3 given its open-source nature?
DeepSeek V3 can monetize through premium support services, specialized training for developers, and custom model development. Additionally, it can offer a freemium model where basic features are free, but advanced functionalities require payment, leveraging its open-source community for continuous improvement and innovation.
What challenges does DeepSeek V3 face in competing with established AI models like GPT-4?
DeepSeek V3 faces challenges in differentiating itself from established models like GPT-4, especially in a highly competitive market. Its open-source strategy, while innovative, risks exposing its core technology to competitors, making it harder to maintain a unique value proposition.
How does DeepSeek V3's open-source strategy impact its data collection and model improvement?
DeepSeek V3's open-source strategy allows it to gather extensive data on how users interact with the model. This feedback loop helps improve the model and create specialized versions for specific needs, leveraging the collective intelligence of the open-source community for continuous innovation.
What are the implications of DeepSeek V3's occasional identity confusion with models like GPT-4?
DeepSeek V3's occasional identity confusion with models like GPT-4 raises questions about the data it was trained on. This suggests it may have been trained on datasets that include outputs from other models, highlighting the complexities and unknowns in how large AI models are developed and trained.
How does DeepSeek V3's MoE architecture enhance its performance in technical document translation?
DeepSeek V3's MoE architecture allows it to activate only the relevant parameters for technical document translation, ensuring high accuracy and efficiency. This targeted approach reduces computational overhead and improves performance, making it ideal for complex tasks like translating technical documents between languages.
What are the computational challenges involved in training a model as large as DeepSeek V3?
Training DeepSeek V3, with its 671 billion parameters, requires massive computational resources, including supercomputers and extensive data processing capabilities. The model is trained on diverse datasets, including books, articles, code, and social media posts, necessitating significant effort in data cleaning and validation to ensure accuracy.
How does DeepSeek V3's open-source strategy foster community and innovation?
DeepSeek V3's open-source strategy fosters a large, active community of developers and users who contribute to its improvement and innovation. By making the model freely available, DeepSeek taps into collective intelligence, driving continuous advancements and creating specialized versions tailored to specific needs.
What is the potential impact of DeepSeek V3's open-source approach on the AI industry?
DeepSeek V3's open-source approach could disrupt the AI industry by lowering barriers to entry and fostering widespread innovation. It challenges established players like OpenAI and Google, potentially accelerating the development of new AI applications and democratizing access to advanced AI technologies.
- DeepSeek V3参数规模达6710亿，超越Meta Llama 3.1
- 采用MoE架构，实现高效能计算
- 开源策略或引发创新浪潮，挑战主流AI公司
- 存在身份识别问题，模型训练数据特征有待探讨
Shownotes Transcript
好,听众们,准备好,因为我们今天要深入谈一些严重的 AI。我们在谈谈 DeepSeek V3,这是一个新的开放式 AI 模式,它正在中国出现。这件事在做出了一些严重的波动,它是巨大和强大的,看起来像是在指向大型玩家,例如 GPT-4。所以,这是什么大事?为什么你需要在意?嗯,那就是我们今天要揭露的。
你知道,我對這件事很有興趣的事情嗎?DeepSeek V3 不僅是一些科技模式,你知道嗎?我覺得中國在競爭上很認真地表達了明確的信號。他們想要在全球 AI 領域中參加,他們想要勝出。而他們做到的事,是一個非常明顯的動作。它是在全世界的發展者和研究者中提供的資源。就像他們在說,「來吧,世界,我們看看你能做什麼。」好的,我們這裡有一個文件,叫做「DeepSeek 的新開放 AI 模式」。它描述了所有細節,一件事很清楚。
DeepSeek V3 是一个文字复制怪兽我们在谈论文字、翻译、写字,你叫它,它可以处理它,而且它处理得很好,实际上,它甚至有一个 Metaslama 3.1 模型,而那一款有 405 亿的数据。
DeepSeek V3 就把这些东西都撒出水里了 671 亿人哇,那是很多的标准但是 DeepSeek V3 的建筑是真的把这些东西都撒出水里了他们用的是所谓的"专业建筑"或者 MOE 所以想想看,在每个任务中用的所有标准之中,它只会启动该职员需要的标准哦,所以就像是有一个专业的团队,每个人都有自己的特殊技巧,准备进入当需要的地方
这就带来一些非常刺激的效率減少了,我们在谈及快速复制和低价值的数码,这意味着这种强大的 AI 可以达到很多更多的用户。你提到开放,那是很大型的。DeepSeek V3 在 HuggingFace 上产生,那是 AI 模型的流行平台,任何人,甚至任何人都可以下载,与它交易,甚至用在市场上。这很出色。但是这里有点奇怪的地方。
有时候 DeepSync V3 似乎有点身份危机。文件提到它有时候认为是 CHAT GPT 或 GPT-4。嗯哼,那是个可笑的语言,对吧?这绝对提起了一些有趣的问题,例如,它在什么样的数据上训练?它在其他模特里面试图模仿的那么多文字吗?这是一个很好的提醒,即使是这些超级精致的模特,我们仍然不知道他们如何运作。
OK, 再来重复一下,我们有一个非常强大的 AI,它是全面的,它是给每个人都能用的,但是它有些误会让你感觉有点头痛。那么,这些都在哪里适合 AI 的发展更大的图像?这里有什么可能性?如果你看到 AI 的发展方向,
DeepSeek V3 真的可以成为一个新的开发模式的构图,这是一个可能的游戏改变。这可能会引起企业进步的大幅增长,因为发展工具的手段会被发展成了很大的转折。然后他们可以开始建立一些很棒的东西。当然,这将会让大伙伴们的手段更加大。更加有竞争力,更加有创新。
最终,这必须是对所有人都好,对吗?在理论上,是的,绝对的。但是,从业务角度来看,这里是有趣的地方。DeepSeek 如何将钱投资于开放式模式?这里有一个可行的业务模式吗?是的,这就是一万美元的问题,对吗?如果有人可以免费使用,那谁会付钱?有几个可能性。DeepSeek 可以提供高价支持服务,或专业训练为发展者。
或者他们甚至可以提供特别的专业模型的定型版本想起它就像是一个免费版本基本版本是免费的但你还要付增加的功能或增加的支持啊,就像是一种经典软件的模型给你的用户建立一个基本版本然后给那些需要那些功能的顶级的人们提供免费的功能,真聪明但如果是一个像 DeepSeek V3 的模型
是否真的足够?我说,免费版本已经超级能力,什么会让人们实际上付费?那是 DeepSeek 的挑战,对吧?他们需要找到那种甜点,他们需要在免费版本上提供足够的价值来正确批准价值。
但他們也要保持開放版本的性格,確實是一個柔軟的平衡行動。而且我們不要忘記了競賽。他們不只是進入了空間的遊戲項目,也有開放 AI,包括 ChatGPT、Google's Bard、Meta's Llama 模式。他們都在 AI 中的主權力中亂鬥。
对,正是这样,市场非常大,而这就是 DeepSick 的开放设计。它可能是一个双枪,在一方面,它可能给他们一个枪口,他们可能会吸引更大的发展者和使用者,运行快速的动力。但在另一方面,他们基本上在给予他们的核心技术,这可能会使得他们更难以从大众中站出来,并分辨对自己。是的,这是一个经典的"David vs. Goliath"情况,对吗?
所以很多可能性,很多挑战,我们今天在这里遇到很多问题。
但一件事很清楚,DeepSeek V3 肯定是在推动 AI 的限制。它是在使大家重新思考游戏的规则。我自己也不太能说得好。这是一个勇敢的动作,毫无疑问。这会非常有趣,看看如何发生。欢迎大家回来。我们已经探索了 DeepSeek V3 的疯狂可能性。现在我们将探索一下。
我们将检查这种开放式 AI 模式的真实性。是的,我们谈论了很多它的文字基础能力,他们确实非常印象深刻。但这份文章还提到一个挺有趣的事情。它说,DeepSeek V3 在那些流行 AI 标准中得到了很好的成果。这是什么?告诉我们。
好,再回到那種 Moe 的東西
可以给我们一个更具体的例子,如何实际上它会有效吗?像在实际上。当然,当然。想想,你用 DeepSeek V3 来翻译一个很技术的文件。让我们说从英文到曼德兰。
这项目当然需要深入了解两个语言,但你还需要所有技术语言的专业知识。Moei,除了不需要所有 671 亿的标准,模型也很聪明,它只能启动联系的专业知识。
所以就像是一群特定的翻译师一群人都很聪明地在那些语言双重的处理上合作在那些文字中的处理上都在一起对 明白了这种目标的方式让 DeepSeek V3 非常精准和聪明使用的数学能力比较少那太狂了就像是 AI 的华盛顿战士一样只用了任何工作的工具
但如何将这转化成为 DeepSeek 的竞争利益?好问题,回到我们刚才谈到的商业模式问题。如果 DeepSeek 能证明他们的模式能让其他人都出现出色,在具体的工作中,并且更加有效,那是他们的高价服务的大卖点。他们可以目标高价、专业智能解决的商业。
比如说有些公司可能没有资源去训练自己的模型或者有些公司不想要花太多的钱去开发低效率的模型所以这就是找到那些项目的地方,那些是 DeepSeek V3 的最明显的地方然后以他们的提供来调整这些特定的需要对,你打开了头发他们需要在他们的科技中识别出现了明确的优势然后专注于建立解决这些强势的解决方案这就很合理了
但这游戏里他们不单独,我们有这些巨大的玩家,例如 OpenAI 和 Google,将很多资源投入自己的 AI 模式。那 DeepSeat 能如何和这些巨大人竞争?哦,那是那些亿美元的问题。这是那种开放的方式,它可以是一种祝福和一种恶魔。好的,我们来解释一下。这些疯狂竞争的极竞的环境中,在这种开放的环境中,有什么优势和缺点?好的,在项目上。
所以它是一個可以快速地進行他們的發展過程
和新的技术方法。对,它们正在用人力,纯粹的。但这里是另一面。他们也在给自己的秘密汁,他们的核心技术。所以问题是,如果有人能够接触和改变模型,他们如何能够前进?如何让竞争者
对的,确实是一种风险,像是把菜式给给最高的菜单。正是这样的,所以他们的商业模式需要是很坚定,没有破坏,他们需要创造一个比较基本的模式的价值。
所以就像是在整个模型图形中建立一个整体的 ecosystem 吧对,你确实明白了他们不是只是卖产品他们在建立一个平台
如果他们能够使这些策略成功,实际上执行它们,他们可以成为大军的超强方式。这是一个高风险、高利润的玩法。他们都在拨打开发的力量,希望打破大伙子,并创造一个全新的方式在 AI 上做事。绝对是一个绵长的动作,无疑。而且这是一个大伙子的赔偿,如果他们能够执行所有的困难。
所以有很多可能性,有很多挑战。这将成为一个很有趣的故事。绝对是,看来会很有趣。好,我们回到这里,准备结束了。我们已经深入了 DeepSeek V3,这个疯狂的开放式智能。我们谈论了它可以做什么,它的可能性,甚至在建筑物上的建筑物中有点影响。但是我们需要看的最后一个图案:训练。
建造一个这么大的模型,有 671 亿的标准,那必须是一个巨大的任务。哦,肯定是一个巨大的数学挑战。以训练一个这么大的模型来说,你需要很多的数据和复制力。我们在谈论把模型充满了很多的文章,例如书,文章, code,甚至社交媒体的发布。
所以就像是建立了一个数码脑,然后把它们把每一笔的信息都弄破了。嗯,对,对,那是一个很好的例子。目标是将模型向你提供的高品质译言,让你学习语言,发掘深入的理解所有的概念和想法。但这让我问,他们如何确保这个数据是正确的?
我意思是,網絡充滿了垃圾、誤解、障礙等東西。如何確保模型不學錯誤的東西?這一點非常重要。資料修復是一大部分在這些模型上的訓練。DeepSeek 可能花了很多時間和努力去清理和清理那些資料,除掉任何不可見的或傷害的東西,並嘗試解決任何可能的障礙。所以這不只是一個
与模型的老传统与希望最好,有很多人的参与,很多的知识,进行模型学习的形成。哦,绝对的。就像是一个小孩,你知道吗?你不只是给他们一堆随意的书,希望他们的成果都会好。你选择他们的课程,指导他们的学习,确保他们遇到错误。
对,这很合理。还有,在数学能力的问题上,你需要很多的数学能力来处理所有的资料。我们在说超级电脑,对吗?对。为了训练一个像 DeepSeek V3 的东西,你需要专业的图案,严重的资源,经常会涉及到大量的计算机组合的组合,一切都在一起。这是一个非常有资源的计算机,是很多公司都无法处理的事情。这带我们回到那个开放文件的问题。
DeepSeek 是免费给这种模型,但它必须让他们建造和训练,他们如何做到这些工作?他们在做什么?那是 DeepSeek 在做的大套战略,他们在想,他们可以通过开放,吸引大量的社区,发展者,使用者,所有人,而这种方式会有很多不同的价值。
As more people use the model,DeepSeek gets all this data about how it performs, what it's good at.They can use that to improve the model even more, create specialized versions for specific needs.So it's like a feedback loop, right?They give it away, see how people use it, and then use that to build even better stuff.Exactly.They're tapping into the collective intelligence of the open source community, using that to drive their own innovation.Second, by building this big active community around the model.
Deep Seek 成为了这种行动的中心,是 Deep Seek V3 的最佳位置。
他们可以提供高价服务,例如训练、支持、 custom model development, 如果他们想使用 DeepSeek v3,但需要一些帮助,他们可能需要一些商业的东西。所以,这就像是一家商业,建立在那一家开发的基础上。对。然后还有数字。当更多人使用模式时,DeepSeek 会收集很多数字,包括它在使用中的方式,人们在做什么工作,他们在获得的结果。这些数字可以非常值得研究,市场分析,甚至建立新的产品。
所以不只是模式而是整个数据世界的建立组织吗?绝对的,他们在创建这个连续运动,这个开放式模式引起了数据,然后引起更多的创新和机会。这是一个挺勇敢的策略,会不会成功?
谁知道,但一件事确实是 DeepSeek V3 正在挡住事情,它在推动 AI 的线路,挑战大伙伴,开放了新的可能性,以创新和合作。无疑,这是一个提醒,AI 世界在快速变化,而那些愿意合作,愿意创新的想法,他们可能会在前面。说得好。
And that's a wrap for our deep dive into DeepSeek V3.We've covered a lot, from the techie stuff to the business side, to its place in the larger AI world.We hope this has been informative, and maybe even got you thinking about what AI could do in the future.As always, keep exploring, keep learning, and stay engaged in this conversation about the future of this incredible technology.Thanks for joining us.