deepseek和gpt（deepseek和gpt区别）

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、如何快速学习deepseek?
• 2、一块钱100万token,超强MoE模型开源,性能直逼GPT-4-Turbo
• 3、deepseek强大在哪里
• 4、deepseek的利弊
• 5、deepseek与其他ai的区别

如何快速学习deepseek?

1、学习如何从CSV、JSON或数据库中导入数据到DeepSeek。使用SQL语法在DeepSeek中查询数据。掌握数据清洗功能，如去重、填充缺失值、数据类型转换。数据分析与可视化 利用DeepSeek进行描述性统计、回归分析、聚类分析等。生成柱状图、折线图等图表，将数据可视化。

2、参与社区交流：加入DeepSeek的社区或论坛，与其他开发者交流学习心得和遇到的问题。这不仅可以帮助你更快地解决问题，还能让你从中学到更多的使用技巧和经验。不断优化和调整：随着你对DeepSeek的深入了解，你会发现有很多可以优化和调整的地方。

3、上传数据集，选择合适的模型架构如BERT、ResNet进行训练。设置训练参数如学习率、批次大小，并启动训练。训练完成后，可以一键部署模型到云端或本地服务器。实战案例 通过实操案例学习DeepSeek在NLP、CV等领域的应用。利用预训练模型进行推理或微调，以适应特定任务。

一块钱100万token,超强MoE模型开源,性能直逼GPT-4-Turbo

1、Gemini的训练过程在新TPUv5 Pod上进行deepseek和gpt，算力达到约1e26 FLOPSdeepseek和gpt，比训练GPT-4的算力大5倍。其训练数据库包含YouTube上936亿分钟的视频字幕，数据集规模约为GPT-4的两倍。谷歌下一代大模型Gemini可能采用MoE架构，使用投机采样技术，通过小模型提前生成token并传递给大模型进行评估，以提高模型推理速度。

2、天工开源了Skywork-MoE，一个性能强大、推理成本更低的千亿稀疏大模型，基于Skywork-13B模型扩展而来，是首个完整应用并落地MoE Upcycling技术的开源千亿级MoE大模型，也是首个支持单台4090机器推理的开源千亿MoE大模型。模型总参数量为146B，激活参数量22B，共有16个Expert，每次激活其中的2个。

3、论文进一步开发了稀疏模型Camelidae，其在所有开源稀疏模型中实现了SOTA性能，展示了比GPT-5更出色的一般能力。PESC技术通过集成适配器，结合PEFT方法，有效扩展了模型容量，同时应对了资源和成本挑战。

4、随着深度学习模型的扩张，Transformer和MOE架构的崛起，压缩技术如剪枝、知识蒸馏和量化变得尤为重要。本文将深入探讨一系列大模型量化方案，包括GPTQ、LLM.intSmoothQuant和AWQ等，它们涉及量化感知训练、训练后量化和背后的技术原理，旨在减小模型体积、内存占用，提升推理性能。

deepseek强大在哪里

1、最后，DeepSeek还专注于技术创新和社区驱动的开发环境。通过开源模型，研究人员和开发者可以自由地使用、修改和优化模型，推动AI技术的不断发展和创新。这种开放和共享的精神也是DeepSeek强大的一部分。

2、DeepSeek在人工智能领域有出色表现，但“极其厉害”的评价需从多方面分析。在模型性能上，DeepSeek展现出强大实力。它在大规模数据训练中，能够快速收敛并达到较高的准确率，在一些基准测试里取得不错成绩，处理复杂任务时具备良好的泛化能力，可有效应对不同场景和领域的问题。

3、DeepSeek有其突出优势，但“是否厉害”需结合不同视角判断。在模型性能上，DeepSeek展现出强劲实力。其预训练模型在大规模数据集上进行训练，在自然语言处理、计算机视觉等多领域任务里，能达到与国际先进模型相当甚至更优的效果。

4、DeepSeek展现出了较强实力。在模型训练能力方面，DeepSeek训练框架在大规模数据和复杂模型训练上，有着高效的表现，能够支持大规模分布式训练，提升训练效率，降低训练成本，这为开发大型、高性能模型奠定了基础。

5、DeepSeek的厉害程度并没有被夸大。DeepSeek在多个方面展现出强大实力。在模型性能上，DeepSeek推出的模型在各类基准测试中表现出色，在自然语言处理任务里，能够精准理解和生成高质量文本，在图像识别领域也有较高的准确率，可与国际知名模型相媲美。

deepseek的利弊

1、此外，DeepSeek在语言翻译方面的应用也为个人带来了便利。它具备将一种语言翻译成另一种语言的能力，这对于旅游、学习或工作等场景下的跨语言交流非常有帮助。比如，如果你在国外旅行时遇到语言障碍，DeepSeek可以帮助你快速翻译并与当地人进行交流。同时，DeepSeek的智能问答功能也非常实用。

2、DeepSeek在人工智能领域有出色表现，但“极其厉害”的评价需从多方面分析。在模型性能上，DeepSeek展现出强大实力。它在大规模数据训练中，能够快速收敛并达到较高的准确率，在一些基准测试里取得不错成绩，处理复杂任务时具备良好的泛化能力，可有效应对不同场景和领域的问题。

3、DeepSeek可以作为每个人的智能助手，无论是日程安排、提醒事项还是信息查询，都能迅速响应。想象一下，你只需通过语音或文字告诉DeepSeek帮你记下明天的会议，它就能立马为你设置好提醒。对于喜欢音乐、电影或书籍的朋友来说，DeepSeek的个性化推荐绝对是个惊喜。

4、短期内，DeepSeek通过算法创新显著降低了模型训练和推理的成本，这可能导致对算力的直接需求有所下降。然而，这种效率的提升并不会减少整体的算力投入。相反，企业可能会利用这种效率提升来扩大模型规模或加速模型的迭代更新，从而维持甚至增加算力需求。从长期来看，DeepSeek的成功将推动AI应用的爆发式增长。

5、DeepSeek属于高端档次的人工智能平台。DeepSeek在多个方面展现出了其高端地位。首先，从技术能力上看，DeepSeek的模型在中文综合能力、英文综合能力以及知识、数学、推理、编程等榜单上都位居前列，显示出强大的性能。

deepseek与其他ai的区别

DeepSeek与其他AI的主要区别在于其技术定位、成本效率、开源生态以及应用场景等多个方面。首先，DeepSeek在技术定位上更注重垂直领域的深度优化。相较于追求“全能”的通用模型如GPT-4，DeepSeek选择在特定场景如数学推理、代码生成、长上下文理解等进行定向增强。

AI与DeepSeek的区别在于技术定位、应用优化和生态策略上的显著差异。AI是一个广泛的概念，涵盖了通过计算机程序实现的各种智能行为。它包括了机器学习、深度学习、自然语言处理等多个子领域，并应用于图像识别、语音识别、决策制定等多个方面。

AI和DeepSeek从技术架构角度看不一样。AI是人工智能的统称，涵盖多种实现方式与架构。它基于数学算法、统计学等，包含机器学习、深度学习等众多领域，架构类型多样，不同模型针对不同任务设计。DeepSeek是深度学习框架，有特定架构设计。

基于神经网络架构。并且，不同的AI模型在网络结构设计、参数规模、训练技巧等方面存在差异。DeepSeek有其独特的网络架构设计，在数据处理、特征提取和表达上有自身特点，和其他AI模型在这些细节上有别。