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　　DeepSeek作为一家新兴的AI公司，凭借其在模型架构、训练策略、算法优化等方面的创新，迅速在全球AI领域崭露头角。以下是其主要创新点的总结：

　　混合专家架构（MoE）：DeepSeek-V3采用了混合专家架构，每个token激活约370亿参数，显著提升了模型的处理能力和效率。

　　多头潜在注意力（MLA）：结合MLA技术，进一步优化了模型的训练和推理效率。

　　强化学习（RL）为核心：DeepSeek-R1系列模型首次将强化学习作为推理能力的核心训练方式，摒弃了传统的监督微调（SFT），证明了LLM的推理能力可以通过RL激励实现。

　　混合训练策略：DeepSeek-R1采用“SFT + RL”的混合训练策略，既保持了语言表达的自然流畅，又强化了推理能力。

　　高效训练管道：提出了包含两个RL阶段和两个SFT阶段的训练管道，用于发现改进的推理模式并对齐人类偏好。

　　组相对策略优化（GRPO）：通过分组评分来估计基线，避免了使用与策略模型相同规模的批评模型，显著降低了训练成本。

　　高性价比：通过架构优化和数据效率提升，DeepSeek仅用1/8的训练算力就达到了与GPT-3.5相当的性能水平。

　　推理成本降低：DeepSeek的目标是实现更快的产品普及和更广泛的市场覆盖，其推理成本的创新使其在资源有限的情况下仍能高效运行。

　　开源模型：DeepSeek开源了多个轻量化模型，供公众免费下载和使用，推动了AI技术的普及。

　　透明技术策略：通过发布详细的技术报告和论文，DeepSeek展示了其技术细节和创新方法，赢得了业内的广泛认可。

　　多领域应用：DeepSeek的模型在医疗、金融、教育等多个领域展现了强大的应用潜力，提升了工作效率和服务质量。

　　DeepSeek的创新不仅体现在技术层面，还体现在其对资源高效利用和开源理念的坚持上。这些创新使其在有限的资源下实现了与国际顶尖模型相媲美的性能，推动了AI技术的普及和应用。DeepSeek的开源策略和透明技术报告也为其赢得了业内的广泛好评。返回搜狐，查看更多