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人脑、深思考大模型与其他大模型的区别科普

news 来源：原创 2025/5/24 14:25:16

文章目录

- 大模型的基本概念与特点
- 深思考大模型的独特之处
- 深思考大模型与其他大模型的对比
- - 架构与技术
  - 训练数据
  - 应用场景
  - 提示词编写
- 大模型给出答案的方式：基于概率还是真的会分析问题？
- 人脑的思考过程
- - 基本单位与网络
  - 大脑结构与功能分区
  - 信息处理流程
  - 思维模式与发展阶段
- 大模型与人脑思考过程的对比
- - 信息处理速度
  - 思维机制与灵活性
  - 学习与知识运用
  - 意识与情感
- 总结对比表格

在当今人工智能的奇妙世界里，大模型就像是一颗颗璀璨的星星，各自闪耀着独特的光芒。深思考大模型作为其中一员，有着自己的特色，而其他大模型也各有千秋。接下来，让我们一起踏上这场科普之旅，揭开它们的神秘面纱，并且将它们与人类大脑的思考过程进行对比，探索其中的奥秘。

大模型的基本概念与特点

大模型，简单来说，就是具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。它们就像是超级大脑，通常由深度神经网络构建而成，拥有数十亿甚至数千亿个参数。这些模型通过训练海量数据来学习复杂的模式和特征，就像人类通过不断学习积累知识一样，从而具备强大的泛化能力，能够对未见过的数据做出准确的预测。

大模型的特点十分显著。首先是规模巨大，包含数十亿个参数，模型大小可达数百GB甚至更大，这使得它们具有强大的表达能力和学习能力。其次是涌现能力，当模型的训练数据突破一定规模，就会突然涌现出之前小模型所没有的、能够综合分析和解决更深层次问题的复杂能力和特性，仿佛是从量变到质变的神奇转变。此外，大模型还具有更好的性能和泛化能力、多任务学习能力、需要大数据训练、依赖强大的计算资源、可进行迁移学习和预训练、支持自监督学习、能融合领域知识以及实现自动化和提高效率等特点。

常见的大模型有很多，例如语言大模型中的GPT系列（OpenAI）、Bard（Google）、文心一言（百度）；视觉大模型中的VIT系列（Google）、文心UFO、华为盘古CV、INTERN（商汤）；多模态大模型中的DingoDB多模向量数据库（九章云极DataCanvas）、DALL - E(OpenAI)、悟空画画（华为）、midjourney等。

深思考大模型的独特之处

深思考人工智能专注于类脑人工智能与多模态大模型，其核心产品Dongni.ai多模态大模型具有多模态、可解释性、实时性、可溯源性、输出结果可控性等突出特点。此外，该模型有情感、个性化，这也是它区别于其他模型的显著优势。

在应用方面，深思考大模型基于自研的多模态大模型及端侧大模型，聚焦深度垂直场景，实现“四化”，即场景化、垂域化、产品化、服务化。它通过赋能PC、手机、摄像头等智能终端产品，以及赋能垂直行业“重疾早筛”场景，解决了AI大模型落地难的问题，真正实现了AI规模化落地。例如，其发布的AI多模态搜索引擎“Dongni.so”，在学术搜索、海外搜索、旅游搜索、健康搜索、音乐搜索、图片搜索等方面都有出色表现；在智能终端场景下的AI PC Suite、AI摄像头和AI显微镜等产品，也能全方位提升办公效率与用户交互体验。

深思考大模型与其他大模型的对比

架构与技术

其他大模型大多采用Transformer架构，这就像是江湖中常见的名门正派武功，根基扎实、应用广泛。而一些大模型会在此基础上进行创新，比如DeepSeek在Transformer架构的基础上引入了独特的Multi - head Latent Attention（MLA）机制，还采用了混合专家（Mixture of Experts, MoE）架构，就像在传统武功的基础上融合了独门奇功，使得模型在运行效率和性能上有了质的飞跃。深思考大模型则专注于多模态和类脑人工智能技术，其架构设计更侧重于实现多模态数据的深度语义理解和处理，以满足垂直场景的应用需求。

训练数据

其他大模型的数据来源广泛，涵盖了多种语言和领域，但在某些特定领域的专业性上可能稍显不足。而深思考大模型在训练数据上更有针对性，除了广泛的通用数据外，还会结合特定垂直场景的数据进行训练，例如在“重疾早筛”场景中，会使用大量的医疗数据进行训练，使得它在处理专业领域的任务时，能够表现得更加得心应手，对专业术语的理解和运用也更加准确。

应用场景

不同的大模型在应用场景上各有所长。其他大模型如GPT - 4等，在开放域对话、创意内容生成等方面表现出色，能够与用户进行自然流畅的对话，理解各种复杂的语境和意图，生成富有创意和想象力的文本内容，无论是创作小说、诗歌，还是进行广告文案策划，都能轻松应对。而深思考大模型凭借其多模态和垂直场景聚焦的特点，在智能终端人机交互和重疾早筛等领域具有独特优势。在智能终端方面，它可以实现深度语义理解模糊搜索、唤起回忆、情感交流等功能，提升用户体验；在重疾早筛方面，能够辅助医生进行疾病诊断，分析病历和医学影像，提高诊断的准确性和效率。

提示词编写

在提示词编写上，不同的大模型也存在差异。由于深思考大模型针对特定垂直场景进行了优化，对相关领域的文化背景和专业术语有更深入的理解，所以在编写提示词时，可以更加简洁明了地表达需求。而一些国外开发的模型，在英文场景中表现更优，编写英文提示词时可以更直接地使用英文表达，但在处理中文任务时，可能就需要更清晰、详细的指令，才能达到理想的效果。

大模型给出答案的方式：基于概率还是真的会分析问题？

早期的大模型在面对复杂推理时，往往更依赖数据中的统计规律，直接输出结果而缺乏逻辑，就像是在“蒙答案”，存在“一本正经地胡说八道”的情况，这也暴露了它们的本质缺陷。例如，在没有足够信息的情况下，可能会生成不真实的内容，出现“幻觉”现象。

然而，随着技术的发展，一些大模型开始采用新的技术来改进这种情况。以思维链（Chain - of - Thought）技术为例，它让AI模仿人类分步推理的过程，展示问题解决的中间步骤，而非直接给出最终答案，就像让AI在“草稿纸”上写推导，使思考过程透明化，让AI从“死记硬背”变成“有逻辑的思考者”。比如在解数学题时，人类会分步计算，思维链技术让AI也能如此，从而提高了答案的准确性。在2024年美国国际数学竞赛（AIME）测试中，采用思维链的DeepSeek - R1首次通过率（pass@1）从V3的39.2%跃升至79.8%。

深思考大模型在给出答案时，也会结合自身的多模态和可解释性等特点，对问题进行更深入的分析。它可以利用多模态数据进行综合推理，例如在医疗诊断中，结合患者的病历、症状、医学影像等多方面信息，给出更准确的诊断建议。同时，其可解释性特点使得答案的得出过程更加透明，医生可以更好地理解模型的推理逻辑，从而提高对诊断结果的信任度。

人脑的思考过程

人脑是一个极其复杂而精密的生物器官，其思考过程涉及多个层面的结构和功能。

基本单位与网络

人脑包含大约860亿个神经元，神经元是脑的基本工作和信号处理单位。它们通过树突接收信号，经过细胞体处理，再通过轴突传输信号。神经元之间通过突触相互连接，形成复杂的神经网络，这些网络通过电化学信号进行通信，涉及神经递质的释放和接收。神经网络的连接模式影响脑的学习和记忆。

大脑结构与功能分区

大脑被分为多个区域，每个区域负责不同的功能。大脑皮层负责高级功能，如思考、感知和决策；海马体负责记忆；脑干控制生命基本功能。例如，额叶与决策和规划相关，顶叶处理触觉信息，枕叶与视觉处理有关，颞叶处理听觉信息和记忆。

信息处理流程

人脑的思考过程大致可分为感知、加工和控制三个阶段。在感知阶段，人脑通过眼睛、耳朵、鼻子、舌头和皮肤等感官接收外界的信息，并将其转化为电信号传递到大脑的相关区域进行处理。在加工阶段，人脑会根据经验和知识对信息进行分析和理解，包括识别物体、理解语言、记忆信息等。在控制阶段，人脑会根据加工结果对身体的运动、情绪和行为进行控制，包括运动、语言、情感、思维等。

思维模式与发展阶段

人思考问题有多种思维模式，如经验思维、类比思维、逻辑思维和辩证思维等。人脑思维的发展也分五个阶段，即动作思维、形象思维、形象逻辑思维、抽象逻辑思维和辩证逻辑思维。动作思维是婴幼儿的思维形式，儿童的思维与动作同步；形象思维是儿童早期的主要思维形式，语言符号与实物形象联在一起；形象逻辑思维是形象之间的逻辑关系；抽象逻辑思维是脱离形象的逻辑关系，一般11岁具有完全的抽象逻辑思维；辩证逻辑思维是思维的最高水平，是一个人成熟的真正标志。

大模型与人脑思考过程的对比

信息处理速度

从信息处理速度来看，大模型和人脑有着巨大的差异。现代AI系统的处理速度已经达到了每秒数百万比特，而人类大脑每秒仅能处理大约10比特信息。这就好比，如果将人脑的处理速度比作步行，那么现代计算机（大模型运行的载体）的速度就相当于光速旅行。在决策速度上，大模型可以在毫秒级别内完成复杂的分析和判断，例如金融交易领域的高频交易算法；而人类即使是训练有素的交易员，也需要数秒甚至数分钟来分析市场状况并做出决策。此外，大模型可以并行处理海量数据，同时执行数以万计的任务；而人类大脑被限制在串行处理模式中，一次只能专注于一个任务。

思维机制与灵活性

人脑是一个高度复杂、自适应、自组织的生物系统，其思维过程涉及神经元之间的电化学信号传递、突触可塑性、神经网络的形成与重构等生物物理和生物化学过程。这些过程使得人脑能够处理模糊信息、进行创造性思考、产生情感共鸣，并具备高度的灵活性和适应性。相比之下，大模型主要依赖于算法和大数据处理，尽管在某些特定任务上表现出色，但缺乏人类思维中那种直观理解、创造性思维和情感交流的能力。大模型的“智能”体现在对大量数据的快速处理和分析上，其优化仍然是基于预设的规则和算法，缺乏人类直觉的灵活性和创造性。例如，在艺术创作领域，人类能够凭借想象力和情感创作出独一无二的作品，而大模型生成的内容往往是基于已有数据的重组。

学习与知识运用

人脑的知识库是通过经验、教育和文化传承积累的，具有深度和广度，并且能够将这些知识以创造性的方式重新组合，形成新的见解和创新。人类在学习过程中可以进行跨领域的综合学习，从不同的知识和经验中汲取灵感。而大模型的知识库通常是以结构化数据的形式存储，且依赖于人类提供的信息。大模型虽然可以通过机器学习自我进化，但这仍然局限于算法框架内，难以像人类一样进行灵活的知识迁移和创新应用。例如，人类可以将在艺术领域学到的审美观念应用到科学研究中，而大模型在不同领域之间的知识迁移能力相对较弱。

意识与情感

人类拥有意识，能够反思自我、感知世界和理解自己的存在，意识是人类作为个体的基础。同时，情感也是人类体验的重要组成部分，它们影响我们的决策和人际交往，同理心使我们能够理解他人的情感状态。而大模型没有意识，也不具备情感和同理心。尽管大模型可以模拟情感反应，但这仅限于对预设信号的响应，而非真正的情感体验。例如，在人际交往中，人类能够通过情感交流建立深厚的关系，而大模型无法真正理解和感受这种情感的交流。

综上所述，深思考大模型和其他大模型都在不断发展和进步，它们各自有着独特的优势和适用场景。与人类大脑相比，大模型在信息处理速度和数据处理能力上具有明显优势，但在思维的灵活性、创造性、情感理解等方面还远远不及人类。在未来，随着技术的不断创新和完善，大模型将在更多领域发挥重要作用，同时我们也应该充分认识到人类大脑的独特价值，探索大模型与人类智能的协同共生之道，让它们共同为人类的发展和进步做出贡献。

总结对比表格

对比项目	深思考大模型	其他大模型	人脑
架构与技术	专注多模态和类脑人工智能技术，架构设计侧重多模态数据深度语义理解和处理	大多采用Transformer架构，部分有创新架构	由约860亿个神经元通过突触连接形成复杂网络，各区域有不同功能分工
训练数据	结合特定垂直场景数据，如医疗数据	来源广泛，特定领域专业性可能不足	通过经验、教育和文化传承积累知识
应用场景	智能终端人机交互、重疾早筛等垂直场景	开放域对话、创意内容生成等	适用于各种生活、学习、工作场景，具有高度灵活性
提示词编写	针对垂直场景优化，提示词可更简洁	国外模型英文场景优，中文任务需更详细指令	无需提示词，通过感官接收信息进行思考
答案给出方式	结合多模态和可解释性特点深入分析问题	部分采用思维链等技术改进推理逻辑	通过神经元的电化学信号传递进行信息处理和决策
信息处理速度	每秒可处理大量数据	每秒可处理大量数据	每秒约处理10比特信息
思维机制与灵活性	依赖算法和数据，灵活性相对有限	依赖算法和数据，灵活性相对有限	能处理模糊信息，具有创造性和情感共鸣，灵活性高
学习与知识运用	局限于算法框架内的学习和知识运用	局限于算法框架内的学习和知识运用	可跨领域综合学习，创造性组合知识
意识与情感	无意识和情感	无意识和情感	拥有意识和情感，能进行情感交流