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什麼是 DeepSeek？

DeepSeek 是一家中國 AI 初創公司，專注於開發大規模人工智慧（AI）模型。其模型如 DeepSeek-V3 和 DeepSeek-Coder-V2 在語言理解、代碼生成、數學推理等領域表現優異。

DeepSeek 的特色：

• 低成本訓練： DeepSeek-V3 只用了約 600 萬美元的計算資源，而 GPT-4 可能需要數億美元訓練。
• 高效能： DeepSeek-Coder-V2 在代碼生成方面與 GPT-4 Turbo 相當，支持 338 種編程語言，並擁有 128K 上下文長度。
• 創新方法： 採用「知識蒸餾」技術來提升模型性能，使較小的模型也能獲得與大模型接近的能力。

什麼是知識蒸餾技術？

知識蒸餾（Knowledge Distillation） 是 AI 訓練技術，讓較小的學生模型（Student Model）學習來自較大教師模型（Teacher Model）的輸出，以降低計算資源需求，同時保持高效能。

核心概念：

• 教師模型（Teacher Model）： 大型 AI 模型（如 GPT-4），負責提供輸出作為「指導」，幫助較小模型學習複雜的數據關係。
• 學生模型（Student Model）： 較小的 AI 模型，通過模仿教師模型的行為來獲得更佳的效能。
• 軟標籤（Soft Labels）： 傳統 AI 訓練使用「硬標籤」，而蒸餾技術則利用教師模型提供的「軟標籤」，例如某張圖片 80% 可能是貓，15% 是狗，5% 是兔子，讓學生模型學習更細緻的模式。

知識蒸餾的工作流程：

1. 使用大型教師模型對數據進行推理，獲取準確的輸出。
2. 將教師模型的輸出（包含軟標籤）提供給學生模型作為訓練數據。
3. 學生模型通過學習教師模型的輸出方式，優化自身參數，提高效能。

知識蒸餾的優勢：

• 降低計算成本： 學生模型比教師模型更小，運行速度更快。
• 保持高效能： 在特定任務上，學生模型可以接近甚至匹敵大模型的表現。
• 適用於多種場景： 小型設備（如手機或邊緣設備）也能使用高效能 AI。
• 提高模型的可遷移性： 使得 AI 能夠適應不同領域，而不必重新訓練大型模型。