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DeepSeek与GPT作为AI大模型，在自然语言处理等领域展现出强大的能力，它们的核心原理对比主要体现在模型架构、训练策略、资源效率以及应用场景优化等方面。

一、模型架构

1. DeepSeek

   • 混合专家（MoE）框架：DeepSeek采用了混合专家框架，其内部包含多个“专家”子模块，每个子模块专注于不同的任务或数据领域。例如，DeepSeek-R1拥有6710亿参数，但每次仅激活约370亿参数，通过动态选择专家组合实现高效推理。这种设计使得DeepSeek在处理特定任务时资源利用率更高，尤其适合技术分析、数据密集型场景。
   • 编码器-解码器架构的定制优化：DeepSeek在中文场景中引入了编码器-解码器架构的定制优化，增强了上下文理解和多轮对话能力。

2. GPT

   • 基于解码器的Transformer架构：GPT采用基于纯解码器的Transformer架构，如GPT-4可能包含约1万亿参数，依赖大规模并行计算生成连贯文本。其设计更侧重于通用语言生成，擅长开放域对话、创意写作等任务。GPT的架构强调参数量的积累，以捕捉复杂语言模式，但这也导致更高的资源消耗和部署成本。

二、训练策略

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