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Transformer是2017年谷歌公司提出的一种新型深度神经网络,其核心在于通过自注意力机制让每个单词记住在不同语境下的“左邻右舍”,然后以似曾相识之感来概率合成新的内容。“Transformer”这一名字或许受到了2007年于美国上映的电影《变形金刚》的英文名“Transformers”的启发,因此可以将合成内容的生成式AI看成一个“魔镜”,它能够根据输入内容犹如变换魔术般输出与之对应的输出内容。


2024年5月23日,大S在微博发文称,“对于张兰造谣我的孩子退学一事,在此澄清:孩子在校适应良好,根本不存在被退学的谣言,请张兰停止造谣、道歉;本人已向北京互联网法院申请行为禁止令,禁止张兰继续对我和孩子实施违法行为。”


应该说,DeepSeek模型仍是基于美国谷歌公司于2017年提出的Transformer架构,没有实现改变游戏规则的颠覆性基础理论创新。但是,它在模型算法和工程优化方面进行了系统级创新,在2048块英伟达H800 GPU(针对中国市场的低配版GPU)集群上完成训练,打破了大语言模型以大算力为核心的预期天花板,为在受限资源下探索通用人工智能开辟了新的道路。其算法和工程创新主要包括了混合专家模型、低秩注意力机制、强化学习推理、小模型蒸馏,以及诸如FP8混合精度和GPU部署优化等工程创新。


技术持续进步的驱动力来自那些原始的、与人性紧密相关的因素。只要人们有足够的动力去研发和应用技术,技术便会应运而生。作者认为,驱动人工智能技术浪潮的因素主要有三方面:一是大国竞争;二是源于现有的研究生态系统;三是巨大的经济利益。


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