DeepSeek R1搅热海外AI圈，30美元复现关键技术获高度评价

在人工智能行业，一家企业的最新举措常会引起广泛关注。例如，DeepSeek今日推出的开源模型，其背后涉及的低成本投入以及潜在的数据争议问题，都成为了公众关注的焦点。

低预算高成效的DeepSeek模型

2024年5月6日，中国AI企业DeepSeek宣布推出DeepSeek - V2开源MoE模型，引起业界关注。该模型仅需2048个GPU，耗时两个月，耗资600万美元便完成训练，这在AI研发领域极为罕见。微软CEO Satya Nadella对DeepSeek表示认可，称赞其开源模型在推理计算上表现卓越，计算效率极高。与此同时，Meta在AI研发上投入巨大预算，却面临外界压力。与DeepSeek相比，Meta的投入产出比形成鲜明对比。DeepSeek的低投入高产出成果在AI行业成为一股清流，也为小型AI公司的发展提供了可能的新模式。

模型技术的传承与创新

DeepSeek的崛起并非偶然事件。该模型继承了前代版本中的诸多创新成果。其模型架构和算法创新经过多轮迭代和验证。例如，在最新发布的模型中采用的MLA（多头潜在注意力机制）和MoE（混合专家模型）等创新架构，是支撑其强大性能的关键因素。这些创新元素使得模型在性能和成本上均实现了突破。这反映出DeepSeek公司在模型技术研发上持续稳步推进，并非短期成就，而是长期技术积累的成果。

公开算法实现影响力

量化交易企业转向AI领域，公开算法在AI界具有特别价值。有观点认为，非美企业正继承OpenAI的开放理念，通过公开算法和学習路径等手段来扩大其影响力。DeepSeek在其R1技术报告中披露了相关原始算法。此外，采用MIT许可的开源策略为用户提供了广泛的使用权限。此举标志着沿着通过公开算法增强影响力的路径不断前进。尽管Meta在开源方面曾受到批评，但DeepSeek在此方面表现优于Meta。

可能的数据争议

DeepSeek的发布引发了争议。外界对它是否在训练时利用了GPT等模型的输出数据存在疑虑。这些数据可能被用于模型蒸馏，以转移“知识”至DeepSeek。在AI界，这种怀疑并非空穴来风。特别是关于OpenAI模型输出数据的使用，质疑者指出，若未公开透明，这可能会成为一个重大问题。

DeepSeek团队的解释

DeepSeek团队对此作出了明确回应。在其R1技术报告中，他们声明未采用OpenAI模型的输出数据。他们强调，是通过强化学习和独到的训练方法来达成模型的高性能。这一说法是对外界质疑的有力反驳。这表明，他们并非依赖有争议的手段来获取高性能，而是依靠自家的训练技术。

类人推理能力的探索

DeepSeek在AI研究领域致力于寻求更高层次的发展。借助强化学习框架，其AI系统有望自主培养出类似人类的推理能力，甚至突破既定规则的束缚。这一举措是对AI潜能深度挖掘的探索，亦指向了AI未来发展的关键路径。若成功实现，有望在众多领域引发革命性的变化，显著提高AI在各种情境中的处理效能和决策精确度。

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