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DeepSeek的开发成本与美国企业的大模型相比大幅降低,在于应用了不同的模型训练模式,打破了美国堆砌算力的“豪气”方式。在喂养学习数据这一大模型重要环节上,OpenAI选择了“人海战术”,堆砌算卡、将资源集中在算力,用海量数据投喂实现能力的提升。而DeepSeek选择了另外一种方式:利用算法把数据进行总结和分类,经过选择性处理之后再输送给大模型,最大优化算力,实现了成本的降低和模型性能提升。目前看Meta(脸书母公司)耗费了大量资金训练自己的人工智能模型Llama,但在效果上却没有成本极低的DeepSeek效果好。Meta高层已经在思考其员工是否在浪费公司资金,而这也引发了不少技术人员的恐慌,他们担心自己的技术能力和创新性被质疑,从而失去工作。


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对于视觉生成任务,研究人员使用VQ tokenizer将图像转换为离散ID,在将ID序列平面化为1-D后,使用生成适配器将每个ID对应的码本嵌入映射到大语言模型的输入空间中,然后将这些特征序列连接起来形成一个多模态特征序列,随后将其输入大语言模型进行处理。


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