DeepSeek R1 是什麼? 開源 AI 模型如何顛覆業界,挑戰 OpenAI?

DeepSeek R1 是什麼? 開源 AI 模型如何顛覆業界,挑戰 OpenAI?

今天我們要深入探討一個近期在 AI 領域引起廣泛關注的話題:DeepSeek R1。這個由 DeepSeek 公司推出的 AI 模型,不僅在效能上展現了強大的實力,更以其「全開源」的特性,為業界帶來了前所未有的變革。究竟 DeepSeek R1 有何獨到之處?它又將如何影響未來的 AI 發展?讓我們一起來揭開它的神秘面紗。

DeepSeek R1 的誕生與獨特之處

  • 挑戰 OpenAI 的實力: DeepSeek R1 在 1 月 20 日正式發布,其能力足以與 OpenAI 的 O1 模型相媲美。雖然 OpenAI 目前已推出 O3 mini 版本,但 DeepSeek R1 的出現依然不容小覷。
  • 全開源的突破: 與其他 AI 模型不同,DeepSeek R1 最大的特色在於它是「全開源」的。這意味著使用者可以自由取用其 AI 模型,並進行二次訓練,這在過去是相當罕見的。
  • 打破限制: 許多 AI 模型,如 Llama 等,都設有條款,禁止使用者將其用於訓練其他 AI 模型。DeepSeek R1 的開源政策,無疑為 AI 技術的發展開闢了新的道路。
  • 業界震驚: DeepSeek R1 的全開源特性,在業界引起了極大的震動,被視為一個重要的里程碑。

DeepSeek R1 的技術優勢

  • 學術測試表現: 在多項學術測試中,DeepSeek R1 的表現與 OpenAI 的 O1 模型不相上下,部分測試甚至超越了 O1。
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  • 蒸餾模型: DeepSeek R1 可以用來訓練「蒸餾模型」,例如 1.5B、7B 等小型模型,這些模型可以部署在資源有限的裝置上,如 Raspberry Pi 或手機。
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  • 兩種版本: DeepSeek 提供兩種版本:
    • DeepSeek Version 3: 類似一般 AI 模型,根據輸入進行預測並產生輸出。
    • DeepThink (Reasoning R1): 具備更強的邏輯推理能力,能夠進行自我驗證(self re-fication),確保輸出品質。
  • 推理能力強化: DeepThink (R1) 版本在輸出結果前,會進行思考和推演,使其推理能力更強。
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DeepSeek R1 的訓練方式

  • 非外部數據: 據市場傳聞,基於已訓練過的模型進行「蒸餾」,使其訓練過程更有效率。
  • 成本效益: 據媒體報道,DeepSeek R1 的訓練成本僅為 500-600 萬美元,遠低於其他 AI 模型動輒上億美元的成本。
  • 數據來源爭議: DeepSeek 使用已訓練過的模型進行蒸餾,這引發了關於數據來源和授權的討論。
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DeepSeek R1 的參數與效率

  • 670 億參數: DeepSeek R1 擁有 670 億個參數,相較於 1.5B、7B 等小型模型,規模龐大。
  • MOE (Mixture of Experts) 技術: DeepSeek R1 採用 MoE 技術,每次只使用 37 億個參數,而非全部 670 億個,大幅提升運算效率。
  • 專家模式: MoE 技術將模型分為 256 個「專家」,根據使用者輸入,選擇其中 8 個專家進行運算,減少資源消耗。
  • 效率提升: MoE 技術不僅加快了運算速度,也降低了 Token 使用量和整體成本。

DeepSeek R1 的訓練機制

  • 強化學習 (Reinforcement Learning): DeepSeek R1 使用強化學習(RL)方法進行訓練,無需大量的人工標記數據。
  • Rule-Based 模式: 強化學習採用 Rule-Based 模式,讓 AI 在有限的規則下自行探索和學習,類似於讓小朋友在廚房裡自行嘗試烹飪。
  • 減少資源消耗: RL 訓練方式大幅減少了對人工標記數據的依賴,降低了訓練成本。

DeepSeek R1 的應用與挑戰

  • 本地化應用: DeepSeek R1 的開源特性,使得企業可以將其應用於本地部署,並根據自身需求進行客製化。
  • 審查問題: 在 DeepSeek 官方網站上使用時,由於國內審查機制,部分問題可能無法得到回答。
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  • 第三方應用: 許多第三方 AI 應用,如 Perplexity AI,已整合 DeepSeek R1 的推理能力,並提供更完善的服務。
DeepSeek R1 是什麼? 開源 AI 模型如何顛覆業界,挑戰 OpenAI?
  • 競爭加劇: DeepSeek R1 的出現,加劇了 AI 領域的競爭,促使更多公司投入資源開發更高效、更強大的 AI 模型。
  • GPU 需求增加: 雖然訓練成本降低,但隨著更多人使用 AI 模型,市場對 GPU 的需求可能會增加。

市場競爭與未來展望

  • OpenAI 的挑戰: OpenAI 已推出 O3 Mini 版本,並具備推理能力,對 DeepSeek R1 構成競爭壓力。
  • 其他競爭者: Google AI Studio 的 Gemini Flash Think 2.0 也具備推理功能,顯示 AI 領域競爭激烈。
  • 用戶受益: 激烈的競爭最終將使使用者受益,獲得更優質、更平價的 AI 服務。

總結

DeepSeek R1 的出現,不僅代表著 AI 技術的重大突破,更為業界帶來了新的發展方向。其全開源的特性、高效的訓練方式以及強大的推理能力,都使其成為 AI 領域的一顆新星。隨著更多公司投入 AI 研發,我們有理由相信,未來的 AI 技術將會更加成熟、更加普及,為我們的生活帶來更多便利。

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