趋势探索 深度剖析 DeepSeek V3 和 DeepSeek R1
你好,我是Tyler!
最近,大家对大模型技术的关注越来越高,也不断有人询问我对最新发展的看法。这让我深刻感受到,生成式 AI 已经从一个前沿技术话题,逐渐成为许多人学习、研究甚至实际应用的重点。
随着行业的快速演进,很多新趋势、新突破值得我们深入探讨。因此,我决定做一次课程的加餐迭代,和大家统一交流一下最近的观察与思考。
回顾此前的课程,在《31|发展趋势:生成式AI系统的未来发展趋势是什么?》里,我曾经提到几个关键趋势:
混合专家模型(MoE)是大模型参数进一步优化的重要方向。
大模型技术正在加速平民化,越来越多的开发者和企业可以直接获取和应用这些能力。
如今,随着 DeepSeek V3 和 DeepSeek R1 等开源模型的发布,这些趋势正在逐步成为现实。
混合专家模型的价值已经得到验证,它能够通过智能调度计算资源,提升大模型进一步享受 Scaling Law 红利的可行性,帮助开源公司构建出可以和 OpenAI 分庭抗礼的开源模型。
而 DeepSeek R1 的开源,则让更多人有机会深入研究和优化大模型,使 AI 生态更加开放、多元。
在这次的课程迭代中,我会围绕这两个趋势展开,深入剖析它们对未来的影响。
首先,我们会重点探讨以 DeepSeek V3 为代表的混合专家模型,它是如何优化推理效率,并可能成为未来主流架构之一的。
随后,我们会讨论大模型架构下的专有推理服务,介绍以 vLLM 为代表的大模型容器带来的新技术模式。
最后,我们会关注大模型开源潮,以 DeepSeek R1 为例,分析技术平民化的机遇与挑战。
希望这次交流能帮助你更清晰地理解行业发展,也欢迎在评论区分享你的观点,我们一起探讨更多可能性!