知乎deepseek（知乎app下载安装）

DeepSeek是一款基于AI技术的智能搜索引擎，结合深度学习与自然语言处理，提供精准、高效的搜索体验。探索DeepSeek，感受未来智能搜索的无限可能！

本文目录一览：

• 1、如何看待deepseek开源国产moe大模型deepseekmoe16b?

如何看待deepseek开源国产moe大模型deepseekmoe16b?

DeepSeek MoE知乎deepseek，国内首个开源MoE模型知乎deepseek，其技术报告揭示了创新点。一方面知乎deepseek，通过将专家进行更细粒度知乎deepseek的划分（如图b所示），借鉴了知乎上有关Mixtral微调的民间高人见解；另一方面，设计了部分专家每次激活作为共享专家（见图c），以确保公共知识的充分参与。深思结构基于假设知乎deepseek：特定专家能够涵盖特定领域知识。

DeepSeek开源大模型是一款由深度求索团队开发的大规模预训练语言模型，以其高效推理、多模态融合及在垂直领域的深度优化而闻名。DeepSeek基于Transformer架构并通过技术创新如MoE（混合专家）架构来降低计算复杂度，提升模型效率。

DeepSeek在选择和发展路径上与众不同，专注于研究和技术探索，至今未涉足toC应用，也没有全面考虑商业化，而是坚定选择开源路线，甚至未进行过融资。这种策略使得它在业界中显得独特而被忽视，但同时，它在社区中通过用户自发传播，成为了一股不可忽视的力量。

首先，DeepSeek采用了MoE架构，这种架构就像是有一个团队由多个专家组成。每个专家都专门处理某一类特定的任务。当模型收到任务时，比如回答问题或处理文本，它会将任务分配给最擅长处理该任务的专家，而不是让所有模块都参与处理。这样可以大大减少不必要的计算量，使模型处理复杂任务时更加迅速和灵活。

而32B到70B的高性能模型，则具有更强的复杂逻辑推理和长文本生成能力，适合用于代码生成、学术研究等更高级的任务。最大的671B模型，基于混合专家（MoE）架构，参数规模最大，支持尖端科研和复杂系统模拟。总的来说，选择哪种大小的DeepSeek模型，需要根据具体的应用场景、硬件资源和性能需求来决定。

DeepSeek技术通过优化模型架构效率和算法创新，对英伟达的两大壁垒——NVLink与CUDA产生了冲击，从而影响了整个AI芯片市场。具体来说，DeepSeek的V3模型采用了混合专家网络（MoE）和Attention Layer上的键值缓存（KV Cache）节省技术，这些创新提高了模型架构的效率。