【AIGC调研系列】DeepSeek模型的优势和劣势

作者：很楠不爱3 | 2024-05-31 01:33:52

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deepseek

DeepSeek模型的优势主要包括：

多模态能力：DeepSeek-VL能够在不丢失语言能力的情况下融入多模态能力，能够处理包括逻辑图、网页、公式识别、科学文献、自然图像等多种类型的数据，显示出其强大的通用多模式理解能力[1]。
高分辨率图片输入：该模型能够接受高达1024x1024的大尺寸分辨率图片作为输入，能够识别图片中的细小物体[1]。
开源与商用授权：DeepSeek-VL系列模型不仅性能强大，还提供了开源商用授权政策，为广大开发者和研究者提供了强有力的技术支持[4]。
数据增强与架构创新：通过多来源多模态数据增强和使用双视觉编码器结构，保持了模型的语言能力不退化，同时对低级视觉信号和高级语义进行有效处理[5]。
性能超越竞品：在多项中英文公开评测榜单上超越了700亿参数的Llama 2，尤其在推理、数学和编程能力方面表现突出[3]。

然而，DeepSeek模型也存在一些劣势或挑战：

处理复杂场景的局限性：尽管在多方面展现了优势，但在处理极端复杂或者非常规的视觉-语言场景时，模型可能还需要进一步优化[14]。
与顶级模型的差距：虽然在某些评测中领先于一众开源模型，但与GPT-4相比，仍有较大的差距，例如在谷歌发布的指令跟随评测集中，成绩落后20分[18]。

DeepSeek模型在多模态处理、高性能计算、开源授权等方面展现出显著优势，尤其在处理多种类型数据和提供技术支持方面具有明显优势。然而，它在处理极其复杂场景和与顶级模型竞争方面仍面临挑战。

DeepSeek模型在处理极端复杂或非常规视觉-语言场景时的具体优化策略是什么？

DeepSeek模型在处理极端复杂或非常规视觉-语言场景时，采取了多种优化策略。首先，通过对训练数据、模型架构和训练策略的联合拓展，包括模态“预热”策略，逐渐调整模态比例以平衡视觉和语言能力的博弈，以及混合视觉编码器设计，这些措施有助于模型更好地理解和处理复杂的多模态输入[21]。其次，通过使用视觉编码器将图像转化为向量，并将图像向量与文本向量以统一方式处理，实现了管道并行性策略的灵活应用，这有助于提高模型在处理大规模视觉-语言数据时的效率和准确性[22]。此外，DeepSeek-VL系列模型从一开始就整合了LLM（大型语言模型）训练，并仔细管理视觉和语言模式之间的竞争动态，这种策略有助于模型在处理复杂场景时保持高效和准确[23]。最后，DeepSeek模型具有广泛的多模态理解能力，能够处理逻辑图表、网页、公式识别、科学文献、自然图像和复杂场景等多种类型的视觉-语言输入，这表明模型在设计上就考虑到了处理极端复杂或非常规视觉-语言场景的需求[24]。总的来说，DeepSeek模型通过上述策略，在处理极端复杂或非常规视觉-语言场景时展现出了优异的性能和广泛的适用性。

DeepSeek模型与GPT-4在指令跟随评测中的差距具体表现在哪些方面？

DeepSeek模型与GPT-4在指令跟随评测中的差距主要体现在得分上。DeepSeek模型在Google发布的指令跟随评测集中得分为59.1分，而GPT-4的得分则没有在我搜索到的资料中明确给出，但根据证据可以推断GPT-4的得分高于DeepSeek模型[26]。此外，虽然DeepSeek模型在众多开源模型中排名第二，仅次于GPT-4，并且其指令跟随能力明显领先于其他开源模型[27]，但这并不改变其与GPT-4之间存在的差距。因此，具体表现在得分上的差异，以及可能的处理效率和理解深度上的差异，是DeepSeek模型与GPT-4在指令跟随评测中的主要差距所在。

DeepSeek模型的数据增强和架构创新是如何实现的，有哪些关键技术或方法？

DeepSeek模型的数据增强和架构创新主要通过以下几个关键技术或方法实现：

数据增强：DeepSeek首次构建了仓库级代码数据，并利用拓扑排序解析文件之间的依赖关系，这种方法显著增强了模型在长距离跨文件理解方面的能力[28]。这种数据增强方式通过扩展训练数据的多样性和复杂性，提高了模型对不同情境的理解和适应能力。
架构创新：
1. DeepSeek的核心架构借鉴了Llama模型，采用了自回归Transformer解码器架构[29]。这表明DeepSeek在保持Llama模型强大能力的基础上，通过调整和优化Transformer结构来适应特定的任务需求，从而提升了模型的性能。
2. 在MoE（Mixture of Experts）结构上，DeepSeek进行了创新，具体是将一个专家做更细粒度的切分[30]。这种方法通过增加模型的灵活性和专一性，使得模型能够更精细地处理不同的任务或数据，从而提高了整体的处理效率和准确性。

DeepSeek模型的数据增强主要通过构建仓库级代码数据并利用拓扑排序解析文件依赖来实现，而其架构创新则体现在采用自回归Transformer解码器架构以及对MoE结构的细粒度切分上。这些技术和方法共同作用，使得DeepSeek模型在处理大规模、复杂的数据时表现出色，同时也为后续的研究和应用提供了新的思路和可能性。

在开源商用授权政策方面，DeepSeek模型提供了哪些具体的支持措施和条件？

DeepSeek模型在开源商用授权政策方面提供了以下具体的支持措施和条件：

DeepSeek的开源模型可以用于包括商业目的在内的任何合法目的，这包括直接部署使用、对模型进行衍生开发（如微调、量化、蒸馏等）后部署使用、基于模型及其衍生物开发自有产品后对外提供服务，或集成于模型平台进行分发或提供远程访问等[35]。
DeepSeek Coder模型已经开放内测，且免费商用，完全开源[36][38]。这意味着用户可以在不支付任何费用的情况下，将DeepSeek Coder模型用于商业目的，并且可以自由地使用、修改和分发该模型的代码。
DeepSeek LLM 7B Base模型采用MIT License开源协议，预训练结果也提供了免费商用授权[39]。这表明用户在遵守MIT License的前提下，可以自由地使用、修改和分发DeepSeek LLM 7B Base模型及其预训练结果，用于商业或其他合法目的。

DeepSeek模型通过提供免费商用授权、采用宽松的开源协议（如MIT License），以及允许广泛的使用和修改方式，为用户在商业用途中使用其模型提供了具体的支持措施和条件。

DeepSeek模型在多模态处理方面的优势是如何体现的，有哪些实际应用案例？

DeepSeek模型在多模态处理方面的优势主要体现在其对高精度多模态任务的处理能力上。特别是70亿参数的DeepSeek-VL-7B模型，在多模态理解能力评测数据集上取得了领先的成绩，这证明了其在多模态AI领域的突破和优势[41]。DeepSeek-VL模型通过确保数据的多样性、可扩展性和真实场景的广泛覆盖，构建了一个使用案例分类法并相应地构建了一个指令调整数据集，这种关键思路有助于提升模型在实际应用中的表现[42]。

实际应用案例方面，DeepSeek-VL作为一个开源的视觉语言模型，被用于多种实际的视觉和语言理解应用中。这些应用包括但不限于处理逻辑图、网页、公式识别、科学文献、自然图像和复杂场景等[44]。这表明DeepSeek模型不仅在理论上具有显著的优势，而且在实际应用中也展现出了广泛的适用性和高效性。通过对训练数据、模型架构和训练策略的联合拓展，DeepSeekVL构建了不同规模的强大模型，进一步增强了其在多模态处理方面的实用性和灵活性[45]。