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DeepSeek对比ChatGPT有何改进，可以用更低成本计算

news 来源：原创 2025/8/25 6:09:35

下面是基于DeepSeek公开论文和代码，与ChatGPT对比后总结的改进点，以及其为何能用更少算力训练大模型的解析。

https://arxiv.org/pdf/2412.19437

1. 改进点对比

1.1 架构稀疏化与混合专家（MoE）设计

  • DeepSeek采用稀疏激活与混合专家架构：
    在DeepSeek中，模型被设计成一个混合专家（Mixture of Experts, MoE）系统，其中每次输入只激活部分专家网络，而不是整个模型。
    • 效果：这样一来，即使模型总参数量非常大，但每次计算只使用其中一小部分，极大地降低了前向和反向传播时的计算量。
  • 对比ChatGPT：
    ChatGPT（例如GPT-4）是一个密集模型，每次全量激活所有参数，计算复杂度较高。

1.2 动态稀疏注意力机制

  • DeepSeek的动态稀疏注意力：
    传统Transformer中，注意力机制的计算复杂度通常为O(n²)（n为序列长度）。DeepSeek通过引入动态稀疏注意力机制，仅在最相关的Token之间计算注意力，从而降低计算量。
  • 对比ChatGPT：
    ChatGPT使用的是全局注意力机制，计算所有Token之间的相关性，资源消耗更高。

1.3 高效的模型训练与调参策略

  • 深度定制化的训练策略：
    DeepSeek在训练过程中通过更智能的参数初始化、动态学习率调整和负载均衡策略，确保只有必要的部分参数得到更新，从而提高训练效率，减少不必要的计算浪费。
  • 对比ChatGPT：
    ChatGPT一般采用大规模分布式训练，虽然效果好，但计算成本极高，且对算力要求不低。

2. 为什么能实现更少的算力训练大模型？

2.1 只激活部分参数

  • 核心思想：
    DeepSeek利用MoE架构，仅在每次推理时激活部分参数，而不是让整个模型参与计算。
  • 结果：
    这意味着尽管模型总体参数规模巨大，但实际每次前向传播只需计算少量参数，从而大幅降低计算量和内存占用。

2.2 动态选择最相关计算路径

  • 动态稀疏注意力：
    通过只对最相关的Token进行计算，避免了全局计算带来的冗余负担。
  • 优势：
    在长文本或大规模数据处理时，这种方法能显著提高效率，使模型在同样算力下实现更快的推理速度。

2.3 智能调参与训练优化

  • 自适应学习率和负载均衡：
    通过调参策略，DeepSeek能够更快收敛，同时避免浪费计算资源在低贡献度的梯度更新上。
  • 训练时间减少：
    更高效的训练策略意味着在较短时间内获得相同或更好的模型性能。

3. 本质解析：数学和数据驱动的“智能幻觉”

  • 数学本质：
    无论是DeepSeek还是ChatGPT，核心都是基于数学优化和概率模型——它们通过大量数据训练得到一个能够预测下一个Token概率分布的高维函数。这一点没有改变。
  • 智能的“涌现”：
    在DeepSeek中，通过精巧的架构设计（如MoE和动态稀疏注意力），数学计算效率大幅提升，从而在更低算力下实现类似甚至更优的效果。
  • 本质区别：
    ChatGPT在全量参数上做“密集”计算，而DeepSeek则利用“稀疏化”策略高效利用算力。也就是说，两者都在做概率预测，但DeepSeek通过架构上的创新，减少了不必要的计算资源消耗。

4. 总结

DeepSeek通过引入混合专家架构、动态稀疏注意力和高效的训练策略，实现了在更少算力下训练大模型的目标。这些改进使得模型在保持强大生成能力的同时，大幅降低了计算成本。

  • 本质上，无论是DeepSeek还是ChatGPT，其基础都是数学和统计学，通过优化计算路径和参数激活方式，DeepSeek实现了更高的算力效率。
  • 技术意义：这不仅为资源有限的研究者和企业提供了更实用的AI解决方案，也为未来大模型的普及提供了可能性——让更多人有机会利用大模型，推动教育、商业等多个领域的信息平权和技术普及。

尽管底层本质都是数学，但不同架构设计可以带来截然不同的计算效率和应用前景。

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