GPT技术在各领域的应用及其影响

深度求索公司研发的DeepSeek大模型近期备受瞩目，成为学术界和产业界的热议话题。其实，国内对于DeepSeek系列大模型的使用已经有一段时间，其在多个领域展现出了强大的应用潜力。

据了解，上海交通大学计算机科学与工程系教授赵海去年已经开始使用DeepSeek-V3大模型生成合成数据，用于开发垂类大模型。
赵海团队利用GPT-4等基座大模型，在政府和企业领域开发了十多个垂类大模型，而DeepSeek-V3在性能上能与GPT-4相抗衡，但价格仅为GPT-4的十分之一。
因此，赵海团队现在已经转向使用DeepSeek-V3。

DeepSeek大模型的出色表现也吸引了达观数据公司的关注。
该公司去年5月就引入了DeepSeek-V2大模型，用于开发办公智能体（Agent），并取得了很好的成效。
达观数据董事长、首席执行官陈运文博士表示，DeepSeek的性价比极高，且全面开源，对产业应用非常友好。
DeepSeek-V2是一个精简高效的开源模型，只需要相对低配的GPU和显卡内存，就能让办公智能体获得很好的推理效果。

DeepSeek-V3作为DeepSeek系列的最新成员，更是表现出强大的性能。
它具有6710亿参数，激活参数为370亿，在14.8万亿token上进行了预训练。
生成速度比上一个版本V2.5模型提升3倍，达到每秒吞吐量60token。
陈运文介绍，DeepSeek-V3对GPU资源的使用效率极高，很多单位没有庞大的GPU集群，而DeepSeek这种低资源、高效果的特性有利于今后大规模推广应用。

那么，DeepSeek-V3为何能对GPU资源的使用效率极高呢？陈运文解释，它运用了多种技术创新。
采用MLA（多头潜在注意力）架构，成功压缩了键值缓存。
使用对偶流水线机制，通过设计流水线调度，让GPU算力和通信算力在训练中并行隐藏，成功减少了计算瓶颈。
DeepSeek-V3还使用PTX这一接近汇编语言的低级指令集，对GPU进行细致控制，从而更精细地管理GPU资源。

除了DeepSeek-V3外，本月发布的推理大模型DeepSeek-R1也备受关注。
它在复杂的数学和逻辑任务上表现优秀，大幅提升了办公智能体在审阅处理复杂的工程报告、金融文书、财务报表、招投标书等专业文档上的能力。

DeepSeek系列大模型的风靡不仅在国内产生了巨大影响，还波及到了美国股市。
随着DeepSeek的热度不断升温，投资者开始抛售人工智能主题相关股票，纳斯达克综合指数也因此显著下跌。
这也反映出人们对于人工智能技术的期待和关注已经达到了前所未有的高度。

赵海认为，大模型近年来的发展历程可分为三个阶段，而DeepSeek-V3和DeepSeek-R1的问世标志着第三阶段的到来。
自从OpenAI发布不开源的GPT-3以来，大模型研发一直在朝着开源的方向发展。
深度求索公司的异军突起让大模型研发回归初心，让开源再度成为业内的主流形态。
通过深度求索发布的技术报告，全球开发者见证了中国研发团队的创新智慧。
可以预见的是，DeepSeek将引发大模型创新和产业生态的变革。

值得一提的是，未来人工智能的发展将更加注重科学智能（AI for Science）。
过去的大模型更擅长文科类任务，而在理科和逻辑推理方面表现较弱。
随着OpenAI发布的o1推理大模型的诞生以及DeepSeek-R1的出现，大模型在理科和逻辑推理方面的能力得到了大幅提升。
这为将来将大模型应用于科学研究、处理复杂任务奠定了基础。
赵海表示，未来人工智能的终点是通用人工智能（AGI）的实现，而DeepSeek正是朝着这个方向迈进的。
通用人工智能设备将能够研究数学、自然科学、社会科学等各个专业领域的复杂问题。
未来20年内有望开发出人工大脑颠覆现有的科研范式并大幅提升人类获取新知识和解决方案的效率。
深度求索创始人梁文锋也表达了类似的观点并表示生成式AI只是通往AGI的必经之路。
他认为AGI有望在我们有生之年实现这对于人工智能领域的发展来说无疑是一个令人振奋的消息也为我们未来的科技进步带来了无限的想象空间。
通过不断的技术创新和实践探索我们将逐步迈向人工智能的辉煌未来实现科技与人类社会的共同进步和发展。
深度求索公司研发的DeepSeek大模型给我们提供了一个极好的范例让我们看到了人工智能技术的巨大潜力和广阔前景。

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