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DeepSeek是如何分析文本的,為什麼有時會誤解你

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參數量的增長,是為了覆蓋更多知識維度。例如,一個14B參數的模型,存儲了超過100種編程語言的語法規則;記憶了50萬條常識知識;建立了10億級的概念關聯。


這樣,等你向AI模型輸入一句話時,它能根據自己的“知識”和參數,對這句話進行解析,去理解你的意思。

在實際的神經網絡中:




以14B參數的模型為例,大約有40個這樣的層;每層需要約3.5億參數;加上詞嵌入等其它參數,總數達到140億。

參數越多,計算量越大,就越需要量化技術(如GPTQ、GGUF)來壓縮參數,讓大模型能在普通顯卡上運行。

為什麼7B模型比14B快那麼多?這就像用精簡版樂高套裝(7B)和完整版(14B)拼模型的區別,參數越少運算速度自然越快,但細節表現力也會下降。

二、AI模型是如何解讀用戶輸入的文本的

當用戶在AI模型輸入一段文本時,AI模型會對每句話進行解析,通過參數中的模式和關聯來生成響應。我們舉一個方言的例子:


他活像個五霸諸侯。

這是我家鄉(河南省西南部)的一句方言,我不知道別的地方是否也有類似的說法。但我可以肯定,在網上不可能查到這樣的方言用法。當地老百姓99%不知道他們日常所說的“wu ba zhu hou”怎麼寫。實際上,我從小到大一直困惑這個“wu ba zhu hou”到底是哪幾個字,一直以為是“武霸豬猴”,形容一個人飛揚跋扈。一直到長大後才悟出來指的是春秋五霸,戰國諸侯。

我告訴DeepSeek這是一句方言,但沒告訴它這是哪裡的方言。讓它自己來分析。它是怎麼分析的呢?它說:


假設這句話出現在山西/陝西方言中,模型的處理流程如下:

1、詞語拆解與模式識別。即先把這句話拆解成很多語素,與自己的參數聯系起來。



2、參數激活的“三明治結構”。


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    評論1 zhaojie 2025-02-04 17:42
    chargpt離譜的更多
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