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wzjs 2025/7/26 9:31:22

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DeepSeek 作为近期被讨论最多的大模型，凭借出色表现破圈层火爆全网 🔥，开源举动更是引起了全球瞩目。通过解析其背后的技术创新，我们来一探为何 DeepSeek 能够成为当下人工智能浪潮中最耀眼的明星 ⭐。

DeepSeek 爆火的原因 🧐 ——技术创新的魅力 ✨

1. 混合专家模型（MoE）

DeepSeek-R1采用了混合专家架构，能够根据输入内容动态调用不同的专家网络，在计算成本不变的情况下，大幅提升模型的规模和性能。它像智能调度中心一样，为不同任务匹配最擅长的“专家”，如法律合同翻译、诗歌创作、财报分析等。

2. 组相对策略优化（GRPO）

DeepSeek 通过 GRPO 算法使得模型可以生成多个解法并进行优选，从而提升准确率。与传统的策略梯度方法不同，GRPO 通过从旧策略模型中抽取一组输出，并计算这些输出的平均奖励作为基线，来估计相对优势。这种方法减少了对价值网络的依赖，降低了内存和计算资源的需求。DeepSeek 在其 R1 模型中采用了 GRPO 算法，结合冷启动数据和多阶段训练流程，显著提升了模型的推理能力和可读性。

3. 思维链（CoT）

DeepSeek-R1训练阶段大量使用了思维链（CoT）数据。作为一种推理方法，要求模型在生成最终答案之前，先生成中间推理过程的步骤。这种方法有助于模型更好地理解和解决复杂问题。

为什么思维链（CoT）是破局关键？🔍

思维链（CoT, Chain of Thought）是近年来在人工智能领域逐渐被广泛采用的一种技术，它的核心优势在于通过模拟人类的思维过程，使得 AI 系统不仅能够做出决策，还能清晰地展示其推理过程。这种显式的推理过程提升了 AI 的可解释性和透明度，尤其在复杂的推理任务中，比传统模型更加出色。

1. 模拟人类思维过程

思维链（CoT）技术模拟了人类的思维方式，尤其是解决复杂问题时的“草稿纸式”思考方式。在面对复杂问题时，人类往往通过逐步拆解问题并得出结论，而思维链（CoT）使得 AI 模型能够以类似的方式分步骤地进行推理。例如，在处理数学题、逻辑推理、甚至复杂的自然语言处理任务时，模型可以先对每个步骤进行计算，再综合考虑各部分结果得出最终结论。

2. 提高准确性

思维链（CoT）技术通过将问题拆解为多个可处理的小步骤，帮助模型避免过于草率的决策。这不仅提升了结果的准确性，还减少了因直接推导得出的错误结论的概率。通过分步计算，模型在每个环节可以进行细致校对，从而进一步减少了出错的概率。

3. 增强可解释性

传统的 AI 模型，如深度神经网络，通常是“黑盒”性质，难以追溯其决策过程。而思维链（CoT）技术显式展示了模型在推理过程中所做的每一步推理和计算，使得模型的输出更加透明和易于理解。这一点在医疗、法律、金融等领域尤为重要，因为这些领域要求决策不仅准确，还必须可解释。例如，在医疗诊断中，医生需要理解 AI 为什么给出某个诊断结果，这样才能在实际工作中合理使用 AI 工具并提高对其的信任。

4. 增强信任与用户接受度

由于思维链（CoT）提供了清晰的推理路径，用户可以更加容易地理解和信任模型的输出。尤其在需要高信任度的应用场景，如医疗诊断和法律判断，理解AI得出结论的逻辑非常关键。医生或律师等专业人士如果能够看到每个推理步骤，就能够更好地理解模型如何处理数据，并在此基础上做出合理决策。这不仅提高了 AI 的可信度，也促进了用户对 AI 系统的接受。