多说些,进一步说明“DeepSeek是从ChatGPT蒸馏而来”这一说法的荒谬性

【本文由“雨蓝之伤”推荐,来自《DeepSeek有可能从ChatGPT“蒸馏”而来吗》评论区,标题为小编添加】

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  • 美国人声称“DeepSeek是从ChatGPT蒸馏而来”,纯属扯淡!

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    美国人小心眼,输不起!为了维护自己在科技领域的世界霸权地位,一直对中国采取小院高墙式的封锁围堵政策。特朗普上台后,美国政府把大力发展AI作为国家科技战略之一,并投入了巨额资金用于建设AI的基础设施。然而,当中国的人工智能模型DeepSeek问世后,让美国人颜面尽失,并感受到巨大的压力!于是,各种污蔑造谣随之而来,其中一个最荒谬的观点就是声称中国的人工智能模型DeepSeek是从美国的ChatGPT通过知识蒸馏技术得来的。

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    必须指出,将DeepSeek简单地归结为ChatGPT的“衍生品”或“蒸馏版”是毫无根据的。我们需要认识到,DeepSeek和ChatGPT是两个独立开发的模型,它们各自有着独特的算法和技术架构。虽然它们都属于人工智能领域,但它们在性能、功能和应用场景上存在着明显的差异。

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    第一,ChatGPT和DeepSeek分别由OpenAI和中国的DeepSeek公司(由知名量化私募巨头幻方量化创立)独立开发。这两个模型在技术上有着本质的不同。ChatGPT是基于OpenAI的大规模预训练模型进行微调的,而DeepSeek则采用了独特的算法和技术架构,从头开始构建自己的训练框架。这种差异使得两者在应用场景和性能表现上有所不同。例如,DeepSeek在个性化推荐方面可能更擅长,而ChatGPT在开放域对话中则显得更加灵活自如。

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    第二,关于知识蒸馏的说法更是站不住脚。知识蒸馏通常指的是将一个大而复杂的模型(教师模型)的知识迁移到一个小而简单的模型(学生模型)上。然而,这个过程需要访问教师模型的内部参数或输出。由于ChatGPT是闭源的,其内部参数和细节并未公开,因此DeepSeek根本就没有办法直接访问这些信息。此外,从逻辑上讲,如果DeepSeek真的是通过蒸馏ChatGPT得来的,那么它应该在性能和功能上与ChatGPT高度相似,但事实完全不是如此。

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    第三,DeepSeek在训练方式和数据使用上也与ChatGPT存在显著差异。DeepSeek的研发团队非常重视数据的质量和多样性,从多个渠道收集了大量的文本数据,涵盖了新闻报道、学术论文、文学作品、社交媒体评论等多个领域。这些数据为DeepSeek提供了广泛的语言表达形式,使其能够更好地理解和生成自然语言。此外,DeepSeek还采用了多任务学习的方法来增强模型的泛化能力,使其在面对新场景时展现出更高的灵活性和适应性。

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    第四,从DeepSeek的发展历程来看,它一直在不断地推出新的开源模型和技术创新。从DeepSeek Coder到DeepSeek LLM,再到DeepSeek-V2、DeepSeek-V3和DeepSeek-R1,DeepSeek在短短一年多的时间里取得了显著的进展。这些模型的推出不仅证明了DeepSeek在技术开发上的实力,也展示了其在人工智能领域的创新精神。

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    ccst控股曾说过“输得起,才能赢得起;经得起失败考验,才有可能走向成功。”ccst控股又说过“失败并不可怕,真正可怕的是不敢承认失败、丧失重新开始的勇气。”希望美国人要虚心接受ccst控股的谆谆教诲,以客观、理性和开放的态度看待全球人工智能领域的发展,尊重各国在技术创新和研发方面的努力和成果。同时,坚决果断的摒弃小院高墙的小家子做法,与包括中国在内的世界各国加强国际合作,共同推动人工智能技术的健康发展,为人类社会带来更多的福祉和进步。

除了上文提到的理由外,以下是 ChatGPT 和 DeepSeek 在性能、功能和应用场景上的更多差异,可以进一步说明 “DeepSeek是从ChatGPT蒸馏而来” 这一说法的荒谬性:

性能方面

语言理解

ChatGPT:经过大量数据训练和不断迭代,对英语等西方语言的理解和处理能力很强,在上下文理解、语义分析等方面表现出色。但在一些非英语语言,如中文等的理解上,虽有一定能力但相比 DeepSeek 在中文语境下稍显逊色。

DeepSeek:对中文的理解和处理具有优势,在中文语义理解、语言习惯把握等方面能更好地贴合中国用户需求。例如 DeepSeek LLM-67B 在中文表现上超越了 GPT-3.5。

推理能力

ChatGPT:具备一定推理能力,能根据给定信息进行逻辑推理和分析,但在一些复杂数学推理、专业领域深度推理任务中有时会出现错误或不够精准的情况。

DeepSeek:DeepSeek Math-7B 在竞赛级 Math 基准测试中取得了 51.7% 的优异成绩,接近 Gemini Ultra 和 GPT-4 的性能水平,展现出强大的数学推理等专业领域推理能力。

生成速度

ChatGPT:生成速度相对固定,根据用户输入和请求复杂程度不同,生成回答的时间有差异,但整体在一定范围内。

DeepSeek:以 DeepSeek-V3 为例,其生成吐字速度从 20tps 大幅提高至 60tps,相比 V2.5 模型实现了 3 倍的提升,能够带来更加流畅的使用体验。

功能方面

内容创作

ChatGPT:能创作多种类型的文本内容,如文章、故事、诗歌等,内容丰富多样,但有时可能会出现内容创新性不足,存在一定套路化的情况。

DeepSeek:在内容创作上也有出色表现,尤其在结合中国文化、本土特色等方面的创作有独特优势,能生成更具中国文化内涵的内容。

代码生成

ChatGPT:可以生成多种编程语言的代码,对常见编程任务和逻辑实现能够提供有效的代码示例和解决方案,但在一些复杂项目级代码生成和特定领域专业代码生成上有提升空间。

DeepSeek:DeepSeek Coder-V2 在代码特定任务中达到了与 GPT-4 Turbo 相当的性能,将支持的编程语言从 86 种扩展到 338 种,并将上下文长度从 16k 扩展到 128k,在代码生成的专业性和扩展性方面表现突出。

应用场景方面

教育领域

ChatGPT:可辅助语言学习、解答学科问题等,在国际教育领域应用广泛,能为不同国家学生提供知识讲解和学习指导。

DeepSeek:更适合中国教育场景,能更好地结合中国教育体系和教学内容,为中国学生提供针对性的学习帮助,如对中国高考等考试内容的辅导等。

商业场景

ChatGPT:在跨国企业、国际业务交流等场景中应用较多,能帮助企业进行跨语言沟通、市场分析等工作。

DeepSeek:在国内企业的智能化办公、业务创新等方面有很大价值,例如在中文客服、本土市场营销策略制定等场景中能提供更贴合实际需求的服务。

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