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🧨迎春🧨 DeepSeek的开发策略：现代版“田忌赛马”（上）

送交者: bci[★★生活多么美好★★] 于 2025-01-29 18:18 已读 1377 次 5赞

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在人工智能大模型的竞争中，DeepSeek 并未选择与 OpenAI、Google、Anthropic 等巨头正面硬碰硬，而是采用了一种类似“田忌赛马”的策略——通过精妙的资源配置和错位竞争，实现高性价比的突破。田忌赛马的核心思想是“以己之短攻彼之长”，而 DeepSeek 也在大模型竞赛中展现了类似的智慧。

一、错位竞争：避开硬件军备竞赛

在大模型训练的比拼中，算力是核心竞争力之一。然而，与 OpenAI、Google 这些坐拥海量 GPU 资源的企业相比，DeepSeek 并未试图在计算资源上硬碰硬，而是通过更精细的模型设计和优化，提升训练效率。这就像田忌在赛马比赛中，不是简单地以弱对强，而是通过调整出战顺序，发挥相对优势。

DeepSeek 采用了一系列优化策略，比如：

数据高效利用：训练过程中更加注重数据质量，而非一味堆叠数据量，以减少算力消耗。

模型架构优化：在 Transformer 结构的基础上进行改进，以更少的计算量达到更优的推理性能。

开源生态加持：部分模型开源，吸引社区优化与贡献，以“众包”方式降低研发成本。

这些策略使得 DeepSeek 能够在有限的算力资源下，仍然与更大规模的模型竞争，就像田忌通过调整赛马顺序，以劣胜优。
贴主:bci于2025_01_29 19:33:06编辑

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我做到了： - watssc (143 bytes) 01/29/25

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