科技大佬谈 deepseek
Lex Fridman的访谈涵盖了DeepSeek的技术突破，特别是V3和R1模型的细节，以及中国AI生态系统的崛起和全球AI竞赛。DeepSeek模型分为预训练和后训练阶段，分别优化不同功能，并介绍了创新的混合专家模型和低秩注意力机制。此外，访谈探讨了开放权重的隐私和安全性问题，AGI的未来进展，以及AI对地缘政治的影响，特别是美国的AI出口管制。
- 🧠 **DeepSeek V3与R1模型概述**：DeepSeek V3是通用聊天模型，R1专注于推理任务，性能与OpenAI GPT-4相当，且都开放权重。
- 💻 **后训练方法**：DeepSeek采用指令调优、偏好调优和强化学习调优等方式来优化模型，尤其R1侧重于推理任务。
- 🔐 **数据隐私和安全性**：虽然模型本身不会窃取用户数据，但用户在使用时需要信任托管方，避免数据泄露风险。
- 🧑💻 **推理过程的两阶段生成**：DeepSeek R1通过详细的思考过程先推理再给出最终答案，提升了推理准确性。
- ⚙️ **混合专家模型和低秩注意力**：通过减少激活参数数量，提升了训练和推理的效率，降低了计算成本。
- 🌍 **AGI与地缘政治**：预计未来AGI将具有巨大的地缘政治影响，特别是计算资源的使用和美国的AI技术出口管制。
- 🔬 **技术突破与挑战**：在训练过程中，DeepSeek通过改进路由机制和GPU通信优化，显著提高了效率。
Q: DeepSeek V3和DeepSeek R1有什么区别？
A: DeepSeek V3是一个通用的聊天模型，适用于各种应用场景，如问答系统和编程助手，能够生成高质量的、格式化的回答。而DeepSeek R1则专注于推理任务，能够生成详细的推理过程，适用于需要复杂推理的任务，比如数学问题求解和代码调试。
Q: DeepSeek模型的训练阶段是如何进行的？
A: DeepSeek的训练阶段分为预训练和后训练两个阶段。预训练通过自动回归预测，主要使用大规模互联网文本数据进行训练。后训练则采用多种优化方法，如指令调优、偏好调优和强化学习调优，以优化模型的特定行为，提升模型的性能和适用场景。
Q: 什么是DeepSeek R1的两阶段推理过程？
A: DeepSeek R1采用两阶段推理过程，首先生成一个详细的思考过程，并逐步解释问题，分解为多个步骤。然后，在模型完成推理后，会通过一个特殊Token标记开始给出最终答案。这一过程与OpenAI等公司采用的分步骤展示方式有所不同，更为集中和自动化。
Q: DeepSeek R1在计算效率上有哪些创新？
A: DeepSeek R1采用混合专家模型（MoE）和多层低秩注意力（MLA）技术，减少了训练和推理时的计算成本。通过激活特定任务所需的子模型，减少了不必要的计算，显著提高了效率。此外，还优化了GPU间的通信机制，提高了模型在训练中的资源利用率和推理速度。
