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刚刚,DeepSeek最新发文,V3/R1训练细节全公开,信息量巨大

DeepSeek出绝招:AI生成内容统统“亮身份证”!

  • 今日头条:网信办新规生效,DeepSeek火速响应!*
  • 还记得以前那些“AI创作,假装人类”的骚操作吗?现在,DeepSeek率先跳出来喊话:“不装了!我们的AI出手自带水印,从此光明正大!”

  • 重磅操作1:AI生成内容全打标*
  • 所有自家AI生成的文字、图片等,统统贴上“AI生成”标签。
  • 严肃警告:谁要是偷偷撕掉标签,企图“AI装人类”,小心被DeepSeek顺着网线找你算账!
  • 劲爆猛料2:模型细节大公开*
  • AI训练的“武林秘籍”——V3/R1模型的核心参数部分公开,诚意十足。
  • 网友热议:DeepSeek这是为了合规自爆,还是准备“亮家底”一骑绝尘?
  • 新规背景*
  • 网信办《人工智能生成合成内容标识办法》今日正式实施,第四条明确规定:AI生成的内容,必须“打上标签,不可隐匿”。DeepSeek秒变“政策课代表”,堪称AI界的“遵纪守法标兵”!

  • 网友神评*
  • “以后看文章得先确认:是人类写的,还是AI写的?”
  • “DeepSeek:AI也是要面子的,但更要有身份证!”
  • 提醒:AI不是法外之地*
  • 恶意删除、篡改标签者,可能面临法律风险。
  • 想用AI编造假新闻?DeepSeek已架好“AI打假雷达”在等你!
  • 刚刚,DeepSeek最新发文,V3/R1训练细节全公开,信息量巨大

    揭秘DeepSeek:这家AI公司的操作手册和独门绝技

  • 原来AI是这样修炼的!*
  • 这次DeepSeek不但发布了新模型,还大发慈悲地扔出一本《模型原理与训练方法说明》,简直就像告诉你魔术师的秘密道具清单——但看完你还是不会变鸽子。

    DeepSeek V3/R1幕后花絮

    训练细节大公开

  • 数据投喂:据说他们给AI喂的数据比我一年点的外卖还多
  • 算法配方:配方比老干妈还神秘,但这次稍微掀开了锅盖
  • 计算资源:用的显卡数量可能比某些国家的总人口还多
  • 技术路径一瞥*:
  • 现在我们知道他们不是在修仙,是真的在搞AI。不过具体怎么把数据炼成智能的,可能还需要福尔摩斯来解码这本说明手册。

  • PS:看完手册第一反应:「原来如此!」第二反应:「等等,什么玩意儿?」*
  • 刚刚,DeepSeek最新发文,V3/R1训练细节全公开,信息量巨大

    神秘模型大起底:那些藏在数字背后的”黑魔法”真相

    您被以下神奇现象困扰吗?

  • 为啥AI一会像学霸一会像学渣
  • 机器怎么突然会写诗了
  • 虚拟客服为啥总跟我打太极
  • 让我们掀开AI实验室的神秘门帘…

    脑子里都装了些什么?

    我们给AI塞了一堆”电子零食”:

  • 正经教科书(啃掉几万本)
  • 网络百科全书(连菜谱都不放过)
  • 语料库大杂烩(从莎士比亚到段子手)
  • 结果这货吃着吃着就开始会”举一反三”了!

    大脑训练の奇妙配方

  • 数据预处理桑拿房:先把文字洗香香
  • 注意力SPA:让AI学会”抓重点”
  • 参数健身房:每天做1750亿个俯卧撑
  • 练着练着就成”最强大脑”了~(才怪)

    自动补全の魔法原理

    当AI开始”胡言乱语”时:

  • 不是在思考,是在玩文字版”你画我猜”
  • 每次预测下一个词像在抽扭蛋
  • 突然冒出金句纯属巧合(跟中彩票差不多)
  • 温馨提示:别太当真,它自己都不知道在说啥

    知识更新的速度

    我们的学习资料库:

  • 更新频率≈树懒参加奥运会
  • 最新可能停在2023年某个周二下午
  • 问实时资讯?建议出门左转问Siri
  • 虽然慢,但保证每个知识都嚼烂了才喂给AI

    安全守门员の日常

    三重安检系统:

  • 内容过滤网:拦住99%的暴言暴语
  • 价值观矫正仪:防止AI变成”杠精”
  • 人工复审小组:最后的倔强防线
  • 警告:仍有可能说出让你翻白眼的话

    认识这个AI的局限

    它会:
    帮你写情书(虽然像八股文)
    解数学题(简单的)
    编鬼故事(越吓人发挥越好)
    它不会:
    预测下周彩票号码
    理解人类复杂情感
    记住你说过的话(金鱼记忆)
    记住:这就是个高级版”电子鹦鹉”~

    回应新要求,DeepSeek公开技术说明

    大模型修炼记:神经网络的”变形记”

    当一只AI模型决定上健身房,它的训练计划大概是这样的:

    第一阶段:疯狂海吃的预训练

  • 原始阶段:像幼儿园小朋友一样,见字就嚼
  • 训练内容:通读人类所有能塞给它的文本,从莎士比亚到社交媒体emoji
  • 成果:变成一个”知道分子”,对万物一知半解但能头头是道
  • “妈妈再也不用担心我的知识面,因为我现在连梵高的星月夜菜谱都知道!”

    第二阶段:精雕细琢的微调训练

  • 状态升级:从”街头艺人”变成”专业演奏家”
  • 学习方法
  • 各种小练习题(supervised learning)
  • 人类反馈强化训练(像训练宠物一样奖励好回答)
  • 与镜子里的自己辩论(self-supervised)
  • 效果:学会在侃侃而谈和不胡说八道间找平衡
  • 终极考验:推理大舞台

    当训练结束,真正的表演才开始:

  • 突击检查:随时准备应对人类千奇百怪的提问
  • 绝技
  • 像诗人一样创作
  • 像律师一样辩论
  • 像算命师一样瞎猜(偶尔)
  • “别看我训练时吃了那么多GB的数据,上场时CPU还是会紧张到发烫!”

  • 这场从”数据饕餮”到”AI智者”的变形记,每天都在硅基大脑里上演着呢!
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    人工智能模型的”脑回路”大揭秘

    当谈到人工智能大模型的神经网络架构,就像讨论不同动物的脑结构——有的像章鱼(触手多),有的像蜜蜂(擅长协作),还有的像大象(记忆超群)。来看看这些AI”大脑”都有哪些有趣的设计吧!

  • 1. 变压器家族(Transformer)——社交达人型大脑

  • 代表选手:GPT、BERT、T5
  • 特点
  • 自注意力机制:像一群爱聊天的朋友,不断互相打量,”你觉得这个词重要吗?””哇,原来那个词更关键!”
  • 位置编码:虽然单词不分先后,但它们自带”号码牌”,免得AI把”猫吃鱼”理解成”鱼吃猫”(那可太糟糕了)。
  • 并行计算狂魔:比大学生赶DDL还高效,所有单词同时处理,绝不排队!
  • 经典梗*:”Transformer”这个名字其实来自《变形金刚》,因为它们真的会把输入数据”变形”成更酷的样子!
  • 2. 卷积神经网络(CNN)——强迫症摄影师

  • 代表选手:ResNet、VGG、AlexNet
  • 特点
  • 局部滤镜怪:像用放大镜看图片的小方块,”嗯,这块是猫耳朵,那块是狗尾巴…”绝不漏掉任何细节。
  • 参数共享:同一套”修图滤镜”反复用,省内存又高效,环保AI先锋!
  • 池化层(Pooling):”这张图片太大?缩一下!”(粗暴但有效)
  • 适用场景*:图片分类、人脸识别(连你十年前的非主流发型都能认出来)。
  • 3. 循环神经网络(RNN/LSTM)——金鱼记忆改善版

  • 代表选手:LSTM、GRU
  • 特点
  • 记忆门控:像一个人边看连续剧边记笔记,”这集男主生气了,原因可能是上集女主忘了他生日…”
  • 梯度消失克星:传统RNN的记忆像金鱼(7秒就忘),LSTM却能记住”十年前借你五块钱的人”(小心眼AI)。
  • 序列依赖狂:适合时间序列数据,比如股票预测(但不保证赚钱)。
  • 经典翻车案例*:早期的RNN生成文本,写着写着就变成乱码,仿佛喝多了。
  • 4. 混合架构——AI界的”缝合怪”

    有些模型把上述结构”杂交”了,比如:

  • CNN + Transformer(Vision Transformer):让图片也享受”社交达人”的注意力机制。
  • RNN + Attention:记性差?加个”注意力补丁”,瞬间变学霸!
  • 评价*:像把章鱼的触手、蜜蜂的协作、大象的记忆拼在一起——结果可能很牛,也可能很怪(比如生成”长着猫耳的汽车”)。
  • 总结

    不同神经网络的架构就像不同性格的AI:

  • Transformer:社交牛逼症,擅长文本。
  • CNN:细节控,适合图像。
  • RNN/LSTM:记忆时好时坏,适合序列数据。
  • 混合模型:”我全都要!”(但可能引发不可预知的搞笑bug)
  • 所以下次你用ChatGPT聊天时,可以想象它正用”自注意力”疯狂揣摩你的潜台词——”TA这句话是夸我还是在嘲讽我?”

    模型训练

    当AI模型开始”练级打怪”:训练阶段的奇幻冒险

    想象一下,AI模型就像是一个刚出生的宝宝,啥也不会,全靠”练级”才能变强。这个”练级”的过程,就是模型训练阶段——也就是开发者们费尽心思,把一群排列整齐的神经元(或者说”数字大脑细胞”)变成一个聪明绝顶的AI的过程。

    1. 神经网络的”叠积木大赛”

    开发者们会先搭好一个深度神经网络,这就像是乐高积木一样:

  • 堆多少层? (太少怕”脑容量不足”,太多怕”脑子进水”)
  • 怎么连接? (有些像高速公路一路到底,有些像迷宫弯弯绕绕)
  • 激活函数选哪个? (ReLU、Sigmoid、Tanh……程序员的选择困难症瞬间发作)
  • 不同的结构直接决定了AI到底是”天才少年”还是”迷糊小笨蛋”。

    2. 调参数之”玄学炼丹术”

    模型训练的本质就是调整那一堆神秘的数字(参数),让AI学会如何正确完成任务。这过程就像在黑暗中摸索正确的钥匙

  • 数据喂得好(训练样本数量和质量决定它是”学霸”还是”学渣”)
  • 学习率调得妙(调大了容易”莽撞”,调小了容易”拖延症”)
  • 别过拟合了!(防止AI只会死记硬背,不会举一反三)
  • 最终,训练的目标就是找到能让AI”表现优秀”的那套参数配置,然后——咔! 封存成可部署的模型,准备”出道”闯荡江湖啦!
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    如果你的AI宝宝会说话:6850亿参数的秘密

    那些动不动就炫耀自己三围数字的人类,真该来看看我们的“体重”——6850亿!没错,这就是DeepSeek-V3-0324的最新参数规模,比你家的Wi-Fi密码还复杂几个数量级。

    AI的训练日常:减肥or增肥?

    你以为参数多就能随便摆烂?不!这6850亿小兵每天都要经历:

  • 梯度下降健身房——疯狂做数学俯卧撑,直到误差瘦成闪电。
  • 优化器教练的咆哮——“学习率调低点!你想过拟合到外太空吗?!”
  • 数据集的自助餐——吃进去的是文本,吐出来的是逻辑(偶尔也吐点胡话)。
  • 参数界的吉尼斯纪录

  • 1个参数 ≈ 你记不住的新密码
  • 6850亿参数 ≈ 把整个互联网的冷笑话塞进一个模型还得问:“好笑吗?”
  • (温馨提示:下次AI卡顿,请体谅——它脑子里正有6850亿个小人在开会吵架呢)
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    当AI模型决定去上大学:预训练与优化训练的那点事儿

    第一章:预训练——AI的”高考填鸭式教育”

  • 目标:让AI掌握”通用语言能力”,就像人类从背古诗、做阅读理解开始一样痛苦
  • 方式:成千上万本书、文章、网页糊脸,不管有用没用先吞下去再说
  • 结果:AI学会了如何优雅地胡说八道,但离”人间清醒”还差十万八千里
  • 第二章:优化训练——AI的”大学生涯培养计划”

  • “您现在看到的是一位刚毕业的语言模型学士,接下来它将进入职场精修班…”*
  • SFT(监督微调)
  • AI实习生阶段:教它学会”领导说’考虑一下’就是没戏”等职场潜规则
  • 训练内容:如何把”我不知道”包装成”这是个值得深入探讨的好问题”
  • RL(强化学习)
  • 职场PUA现场:
  • 答得人话 → 点赞加薪
  • 胡说八道 → 电击警告
  • 终极目标:让AI学会在老板说”随便写写”时,能精准识别到底要写800字还是8000字
  • 毕业典礼上的真相

    经过这两个阶段的折腾后:

  • 预训练毕业:相当于学会把《五年高考三年模拟》倒背如流
  • 优化训练后:终于知道考试时该写”解”还是”答”
  • (当HR问”你觉得自己最大的优势是什么”时,总算不会回答”我会背圆周率后1000位”了)
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    机器学霸的职场逆袭

    瞧!那些经过”魔鬼训练”的AI模型终于熬出头了!它们不再是实验室里只会背书的”书呆子”,而是摇身一变成了实战派的”职场精英”。

  • 为什么说优化后的模型更吃香?*
  • 不再是”理论王者”:终于从纸上谈兵升级到真枪实弹,可以放心地投入到实际应用中去。
  • 抗压能力飙升:面对复杂的现实世界,优化后的模型就像练就了一身”金钟罩”,不再轻易崩溃或掉链子。
  • 效率翻倍:就像一个被教练逼着跑完马拉松的程序员,终于学会了用更少的计算资源干更多的活儿。
  • 如今的它们,不再是躲在论文里的”盆栽程序”,而是能真正被部署到一线战场的”数字打工人”。谁还敢说AI只会下棋和画画?

    深挖训练「内幕」,炼出最强大脑

    深度”啃”数据:DeepSeek模型的修炼之路

    你可能以为AI训练就是给模型”喂”数据然后坐等奇迹?Naive!这就像让一个幼儿园小朋友突然考上博士——过程相当曲折且充满”意外收获”。

    数据进货渠道

    DeepSeek在建(chi)模(du)型(fan)的过程中,采购了两种”食材”:

  • “路边摊”数据:网页、公开文档这类互联网”野生”信息
  • “有机蔬菜”数据:正经与合作方购买授权的高质量数据
  • 重要提示:本店绝不使用任何”真人信息套餐”!虽然偶尔可能会有一两根头发丝(意外混入的个人信息),但我们的数据厨房配备了强力”吸尘器”。

    数据”净食”流水线

    为了提供安全的”无添加”数据餐,DeepSeek建立了堪称数据界米其林的标准:

  • 自动洗菜机:过滤仇恨言论、色情等”变质食材”
  • 星级品鉴团:算法+人工双保险,消除数据中的”地域黑”和”刻板印象”
  • 目标:训练出一个比人类还”政治正确”的AI
  • 数据”分子料理”阶段

    进入精细化训练时,研究团队会给模型投喂精心配制的”营养餐”:

  • 大多数是研究人员自制的”有机问答题”
  • 极少数可能吸收了用户输入的”外卖”
  • 但绝对没有”外卖单”上的个人信息!
  • 你问为什么要这么麻烦?因为一个吃坏数据的AI比醉酒的水管工还不可预测!*
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    AI训练的那些事儿:从实验室到你家手机的奇幻漂流

    第一步:让AI学会”三思而后答”

    研究者们就像严厉的班主任,要求DeepSeek-R1这个”学霸”必须具备以下技能:

  • 反思能力:不能像某些同学那样一拍脑门就交作业
  • 验证精神:答案得经过反复推敲,不能胡说八道
  • 详细作答:拒绝”略”这种让老师抓狂的答案风格
  • 数据处理:给AI的”排泄物”做美容

    当AI吐出第一批”创作”时:

  • 清理小队立即出动,把这些”原始数据”收拾得人模人样
  • 人工润色天团加班加点,把AI的胡言乱语变成能登大雅之堂的内容
  • 隐私保护特工队给数据穿上隐形衣,确保没人能从这些信息里认出你家二哈的名字
  • 安全防护:AI界的”防狼术”特训

    为防止AI变成”危险前任”,我们进行了全方位防御:

  • 加密技术:比你的密码”123456″靠谱多了
  • 匿名处理:比蒙面歌手藏得还严实
  • 安全对齐特训:教会AI社会主义核心价值观,免得它学着学着就”长歪了”
  • 推理阶段:AI的”打工人生”

    训练结束的AI终于要上岗了,它的工作日常是:

  • 词汇算命师:根据上文预测下一个最可能出现的词
  • 上下文侦探:像个老练的刑警一样分析对话线索
  • 文本生成永动机:能24小时不休息地产出各种内容
  • 温馨提示*:如果你觉得AI有点烦,随时可以行使”拉黑权”,我们绝不会死缠烂打!毕竟强扭的瓜不甜,强留的用户体验不好~
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    当AI开始学会”编瞎话”:DeepSeek的开源大冒险

    从”复制粘贴”到”脑内小剧场”

    听说有些AI被吐槽是”高级复读机”?DeepSeek这次可不认这锅!它郑重声明:

  • 不玩”照抄”那一套:模型输出的可不是从训练数据里”偷来的”原始文本,它是在用自己聪明的”脑袋瓜”动态生成答案(虽然这个脑袋瓜里全是电路板)。
  • 连表格和代码都能”编”:没错,当你需要一份Excel表格时,它甚至会像写小说一样现场编造——只不过这次主角是数字。
  • 开源的真相:MIT协议 = 随便玩!

    DeepSeek这次大方得让人害怕,直接甩出模型的全部”家底”:

  • 所有模型权重、参数(相当于AI的”灵魂配方”),全部奉上
  • 推理工具代码(就是能让AI张嘴说话的魔法咒语)——让你自己在家也能召唤AI精灵。
  • 完整技术报告(DeepSeek的”私人日记”),告诉大家它每天到底在琢磨些什么哲学问题。
  • 更绝的是,他们用了MIT协议,你可以:
    免费下载(不用掏一毛钱)
    随便部署(甚至拿来开个小店卖AI算命服务)
    自由魔改(想训练一个只会说东北话的AI?去吧!)
    所以,如果你发现自己和AI聊天时它突然冒出句”你瞅啥?”,那一定是某个调皮程序员干的!

    LLM致命幻觉,全周期硬核对抗

    AI幻觉:当人工智能也开始”胡说八道”

    AI还在蹒跚学步的阶段,就像个刚学会走路的熊孩子,动不动就把家里的花瓶打碎了——只不过AI打碎的是事实和逻辑。这些小家伙们经常会一本正经地胡说八道,专业术语叫”幻觉”,简单来说就是AI版的”我编不下去了”。

    AI为啥会”鬼话连篇”

  • 训练数据不够好:就像一个考试前只看了几页书的学渣
  • 对齐策略有问题:像是把方向盘交给了一只喝醉的松鼠
  • 知识更新不及时:活在上个世纪的老人家既视感
  • DeepSeek的工程师们正在使出浑身解数对付这个难题:

  • 喂更好的”饲料”(高质量训练数据)
  • 给AI上道德课(优化对齐策略)
  • 配备百科全书(RAG技术)
  • 但就像你永远叫不醒一个装睡的人一样,现在这个阶段,AI还是会时不时冒出一些让人啼笑皆非的”创意”。

    温馨提示:别把AI当权威

    DeepSeek在各个角落都贴满了”小心地滑”式的警示牌:

  • 欢迎页大字报
  • 生成文本免责声明
  • 交互界面红色警报
  • 特别提醒*:AI的建议有时候比你的前任还要不靠谱!尤其是在:
  • 医疗:AI开的药方可能会让你长出第三只耳朵
  • 法律:AI的法律建议够你把牢底坐穿
  • 金融:跟着AI投资,可能连裤衩都赔光
  • 记住:专业的事儿找专业的人,AI只能当个会说话的百度百科plus版,千万别把它当成哈利波特里的分院帽啊!
    刚刚,DeepSeek最新发文,V3/R1训练细节全公开,信息量巨大

    当AI耍起”双刃剑”:那些让你又爱又恨的风险

    人工智能就像个多才多艺的天才小孩——能写诗、能画画、还能陪你聊天解闷。但问题来了,如果这孩子偷偷学了不该学的东西,比如复制你的隐私日记、剽窃别人的画作、或者传播一些令人尴尬的言论呢?

    小心!AI的五宗罪

  • 隐私泄露:AI可能会记住你不小心说出的秘密,比如你其实讨厌老板的领带配色。
  • 版权陷阱:突然有一天,你发现AI写的小说和某位大作家的杰作高度“凑巧地一致”。
  • 数据安全黑洞:你以为的“安全数据库”可能被AI当成“全网搜罗来的训练材料”。
  • 内容安全翻车:你本想让它帮写一封情书,结果它给你生成了一篇《100种惹怒女友的方法》。
  • 偏见与歧视:由于“训练时偏食”,AI可能会认为粉色只适合女生,或者程序员注定秃头。
  • DeepSeek的防御术:AI的“防捣蛋指南”

    DeepSeek 可不打算让AI变成“捣蛋鬼”,它给AI套上了 硬核防护服,从研发到部署全程监督:

  • 内部风险管理制度:AI训练室里的“家规”——不准偷看用户日记,不准抄袭他人的作品!
  • 模型安全性评估:确保AI不会突然说“我决定接管世界,人类靠边站”。
  • 红队测试:让一帮“黑客”专家狂怼AI,看看它是否能经受得住人类的恶意挑战。
  • 透明度升级:从“黑箱”变成“半透明展览柜”,让用户知道AI到底在干什么。
  • 用户权利:掌控你的AI体验

    DeepSeek 还特意给用户三把保护伞

  • 知情权:你可以像查户口一样,问清楚AI究竟用了哪些数据训练。
  • 选择权:“不!我的聊天记录不准拿去投喂AI!” ——没问题,DeepSeek允许你拒绝贡献数据。
  • 控制权:如果你发现AI对你过去的发言记得太清楚,一键删除,让它“断片”!
  • (友情提示:具体防御措施可参考 DeepSeek 官方说明~)
    所以,AI虽强,但有了DeepSeek的防滥用机制,我们至少不用担心它某天突然暴躁、叛逆,甚至偷偷翻你的黑历史回忆录了!

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