GenerativeArtificialIntelligence07生成式人工智能2035主講：王紅梅7.17.27.37.4生成式人工智能那些事生成式人工智能概述生成式人工智能的核心技術(shù)*目錄CONTENTS7.5生成式人工智能具體應(yīng)用擴展：國產(chǎn)大模型DeepSeekDeepSeek是杭州深度求索人工智能基礎(chǔ)技術(shù)研究有限公司（簡稱深度求索）開發(fā)的一系列人工智能大模型，這些大模型因其開發(fā)成本低、性能卓越而引起關(guān)注。創(chuàng)始人梁文鋒浙江大學(xué)畢業(yè)，創(chuàng)辦的幻方量化基金，資金規(guī)模超過百億，2023年創(chuàng)建深度求索公司，開始投入大模型，目標(biāo)直逼AGI。深度求索也是國內(nèi)少有的擁有萬卡集群算力的AI大模型公司。7.5.1DeepSeek啥來頭？1.技術(shù)創(chuàng)新與突破DeepSeek的技術(shù)創(chuàng)新和突破主要在成本優(yōu)勢和性能優(yōu)勢兩個方面。提出一種嶄新的多頭潛在注意力機制，替代傳統(tǒng)多頭注意力機制，將顯存占用降到過去的5%~13%；還提出混合專家模型，通過組合多個專家模型（子模型）來提高整體性能，混合專家模型根據(jù)輸入數(shù)據(jù)特征動態(tài)選擇一部分專家模塊進行激活。7.5.2為啥是DeepSeek引起全球的轟動？1.技術(shù)創(chuàng)新與突破

例如，當(dāng)輸入文本包含金融術(shù)語時，系統(tǒng)優(yōu)先激活金融專家模塊，其它專家不啟動，正是這些創(chuàng)新使得數(shù)據(jù)與算力的潛力釋放到極致，使得模型在保持高性能的同時，大幅降低了顯存占用和推理成本，在全球引起巨大轟動。相比之下，其他國產(chǎn)大模型在技術(shù)創(chuàng)新和性能優(yōu)化上就沒有這么出色，無法像DeepSeek那樣提供高效、低成本的AI解決方案。7.5.2為啥是DeepSeek引起全球的轟動？混合專家模型的工作模式；根據(jù)輸入激活對應(yīng)專家2.開源策略和生態(tài)建設(shè)DeepSeek的開源策略也是其火爆的重要原因之一，DeepSeek開源了世界上第一個推理模型，這種開源模式吸引了全球開發(fā)者參與優(yōu)化，形成了“技術(shù)眾包”生態(tài)，快速迭代出適配教育、電商、醫(yī)療、金融等垂直場景的輕量化模型。而其他國產(chǎn)大模型可能由于閉源或開源程度有限，限制了其生態(tài)建設(shè)和應(yīng)用推廣。7.5.2為啥是DeepSeek引起全球的轟動？3.對中國和全球AI的影響

DeepSeek打破了美國企業(yè)在AI技術(shù)上的壟斷地位，展示了中國在AI領(lǐng)域的新實力，同時也為中國AI企業(yè)在全球市場上爭取了更多的話語權(quán)和影響力。更深遠的影響是DeepSeek重新定義AI的發(fā)展模式，重塑了“AI高成本、大算力的”的游戲規(guī)則，推動了全球AI行業(yè)從資本驅(qū)動向算法驅(qū)動的轉(zhuǎn)型。相比之下，其它的國產(chǎn)大模型主要是做應(yīng)用上的創(chuàng)新，沒有在底層架構(gòu)上有所創(chuàng)新，這也是國產(chǎn)其它大模型無法像DeepSeek火爆全球的原因。7.5.2為啥是DeepSeek引起全球的轟動？在DeepSeek大模型之后，大模型領(lǐng)域會經(jīng)歷一系列顯著的變化和發(fā)展趨勢，這些變化可能包括：1.開源社區(qū)和大模型生態(tài)的建設(shè)2.技術(shù)路線多元化3.垂直領(lǐng)域深耕細作4.算力需求依舊強盛7.5.3DeepSeek之后呢？

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