【AI+大模型】从媲美GPT4能力的国产DeepSeek-V2浅聊MOE模型_deepseek-v2-chat

5月6日，私募巨头幻方量化官微宣布，其探索AGI（通用人工智能）的新组织“深度求索（DeepSeek）”正式开源。

媲美GPT4能力

在目前大模型主流榜单中，DeepSeek-V2均表现出色:

• 中文综合能力（AlignBench）开源模型中最强，与GPT-4-Turbo，文心4.0等闭源模型在评测中处于同一梯队

• 英文综合能力（MT-Bench）与最强的开源模型LLaMA3-70B同处第一梯队，超过最强MoE开源模型Mixtral 8x22B

• 知识、数学、推理、编程等榜单结果也位居前列

• 支持128K上下文窗口

• 

模型权重：

https://huggingface.co/deepseek-ai

技术报告：

https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V2/blob/main/deepseek-v2-tech-report.pdf

自己注册账号试了下 https://chat.deepseek.com/  ,  问题回答确实很快。可能训练的知识不够新，一些回答没得到自己想要的答案。感觉最新知识获取赶不上平时用得多的智谱清言或kimichat 。 注: 国内特色功能，感觉chatGPT4的回答也赶不上国内的几款主流大模型。

写了这么多，其实我最关注的是DeepSeek 是国内首个开源的MOE模型。这里， 我浅谈下大模型的研究新方向：混合专家模型（MoE）。据说GPT-4是8个2200亿MoE模型。

MOE（Mixture of Experts）模型是一种机器学习的集成方法，旨在通过结合多个“专家”（即模型），对任务进行建模。其特点、优势和缺点如下：

特点：

1. 专家系统集成： MOE模型将数据分配给一群“专家”，每个专家负责处理数据的一个子集。

2. 门控网络（Gating Network）： 有一个门控网络或装置，用来决定哪个专家对给定的输入最为适用。

3. 自动分工： MOE可以在训练过程中自动学习到数据的分工，使得不同的专家可以专注于解决特定问题领域的任务。

4. 并行处理： 理论上，所有的“专家”可以并行处理数据，提高了模型的处理速度。

5. 灵活性： 可以根据任务需求轻松添加或删除专家，使模型的规模和复杂性可控。

优势：

1. 表现力强： MOE通过集成多个专家的知识，理论上有更强的表现力，能捕捉到数据的不同方面。

2. 处理复杂任务： 对于复杂和多样化的任务，MOE因其专家分工能更好地处理。

3. 泛化能力： 分布式表示和处理可以改进泛化能力，避免过度依赖单个模型的局限。

4. 扩展性： 非常适合大规模、分布式的学习系统。

缺点：

1. 训练难度： 调整和优化MOE模型中的门控机制和专家可以是复杂的，需要精细的调参。

2. 资源消耗： 维护多个专家可能会消耗更多的计算资源。

3. 冗余风险： 如果专家之间学习的特征有重叠，可能会造成冗余。

4. 协调困难： 保持多个模型的同步和效率协调可能会带来额外的困难。

5. 解释性差： MOE模型往往较为复杂，其决策路径可能不如单一模型容易解释。

总的来说，MOE模型提供了一种通过集成多个模型来解决问题的强大框架，尤其在任务十分复杂并且需要模型间分工合作的场景中表现出色。然而，这种模型也可能会增加设计和计算的复杂性，并且在理解模型行为方面存在一定挑战。

看完MOE模型的介绍， 有没有感觉和平时的项目管理很像。遇到需要冲刺的复杂项目，把任务拆解多个子项目， 对应任务经过项目经理拆解分配给 该部分擅长的同学， 通过具体分工，达到项目提前完成或按时完成的效果。虽然项目过程会存在资源冗余，协调困难的情况。但为了达到老板的上线要求，这不失为一个好的管理方式。

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