2024-01-15
观看完整视频解析：
介绍与特点
- 版本：DeepSeek V3
- 性能：比V2快3倍
- APA兼容性：完整
- 开源模型：与Claude 3.5 Sonnet相当，超越Claude 30 Sonnet
- 模型规模：671亿混合专家模型，370亿活跃参数
- 训练数据：14万亿高质量令牌
- 成本效益：最低成本之一，特别是在2月8日之前
性能对比
- 数学benchmark：DeepSeek得分90，超越GPT-40的74.6
- 语言理解：DeepSeek在多项基准测试中表现优异
架构与技术
- 基础架构：Transformer块，混合专家（MoE）
- 注意力机制：多头潜在注意力，支持128,000令牌
- 记忆能力：能够记住长序列中的每一位信息
编程测试
- Python测试：挑战性问题，包括生成单位矩阵、最小公倍数、Faray序列和ECG序列
- JavaScript测试：高级挑战，如Josephus问题
- 结果：DeepSeek在专家级测试中表现出色，能够解决错误并通过大多数挑战
逻辑与推理测试
- 逻辑问题：如计算单词"strawberry"中的"O"的数量
- 推理能力：能够正确解答一系列逻辑问题
自主行为测试
- 代理行为：使用Praise AI包进行测试
- 任务示例：创建关于迷失的猫的电影剧本
- 结果：代理能够协同工作，使用搜索工具并完成任务
误导注意力测试
- 情境测试：Runway trolley问题
- 结果：DeepSeek在处理道德判断时表现不佳
总结
- DeepSeek V3与Claude 3.5 Sonnet相当，在某些基准测试中表现更优
- 开源、成本效益高，且在专家级编程和逻辑推理测试中表现出色
- 自主行为能力良好，但在误导注意力测试中存在挑战
调用行动
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