Deepseek 是否基于开源大模型构建？一文揭秘其技术底层真相

DeepSeek 是否基于开源大模型构建？一文揭秘其技术底层真相

在AI技术日新月异的今天，DeepSeek作为一家备受瞩目的AI公司，其研发的一系列大语言模型引发了广泛关注。关于DeepSeek是否基于开源大模型构建的问题，一直存在诸多猜测和讨论。本文将深入揭秘DeepSeek的技术底层真相，带您一探究竟。

DeepSeek的技术起源

DeepSeek并非简单地基于其他已有的开源模型进行微调或改进，而是从头开始构建了自己的模型架构并进行了训练。这一点，从DeepSeek的开源策略和技术路线中可以得到明确体现。DeepSeek坚持开源，将模型代码、权重和API均开放给社区，支持Hugging Face等平台集成，这与一些部分限制性开源的策略截然不同。

DeepSeek的核心技术

DeepSeek的技术核心在于其自主研发的架构设计、训练策略和数据处理方法。例如，DeepSeek展示了通过纯强化学习技术成功复现了类似OpenAI o1模型的能力，这在过去几乎没有任何团队能够成功实现。此外，DeepSeek还开发了自己版本的PPORL算法，称为GRPO，这种算法更高效且性能更优。

在训练策略上，DeepSeek采用了FP8混合精度加速训练，减少了GPU内存使用，并通过DualPipe算法（即将前向和后向计算与通信阶段重叠以最大限度地减少计算资源闲置）提升了训练效率。同时，DeepSeek还开发了一套完善的数据处理流程，着重于最小化数据冗余，同时保留数据的多样性。

DeepSeek的开源贡献

DeepSeek不仅是开源大模型的贡献者，更是开发者。他们并非仅仅基于现有开源模型进行微调，而是从头开始构建了自己的模型架构，并将部分成果开放给了社区。这种开源策略不仅降低了AI技术的使用门槛，还让更多人能够分享技术红利。

例如，DeepSeek的DeepSeek-R1模型在发布后，便凭借其“物美价廉”的特性在海外开发者社区中引发了轰动。该模型在数学、代码、自然语言推理等任务上的性能能够比肩OpenAI的GPT-4o模型，但预训练费用却仅为GPT-4o的不到十分之一。此外，DeepSeek还将R1的训练技术全部公开，并蒸馏了6个小模型向社区开源，允许用户借此训练其他模型。

DeepSeek的技术影响

DeepSeek的技术突破不仅为AI社区带来了新的技术路径，还在全球范围内引发了广泛的讨论和关注。一些知名AI研究者和投资者对DeepSeek的技术实力给予了高度评价，认为其开源策略和技术创新将对AI行业的发展产生深远影响。

同时，DeepSeek的成功也引发了美国AI巨头的战略焦虑。他们开始重新审视自己的技术路线和商业模式，并寻求在AI竞争中保持领先地位的新策略。

结论

综上所述，DeepSeek并非基于开源大模型进行简单微调或改进，而是从头开始构建了自己的模型架构并进行了训练。其开源策略和技术创新为AI社区带来了新的技术路径和发展机遇。未来，随着DeepSeek等开源大模型的不断发展壮大，我们有理由相信AI技术将更加普及和成熟，为人类社会带来更多的便利和福祉。