转载自： 一文搞懂DeepSeek - DeepSeek“知识蒸馏”OpenAI？
DeepSeek，作为新兴的AI模型开发者，国人的骄傲。****近期遭遇了来自OpenAI（GPT的母公司）和Anthropic（Claude的母公司）的质疑和围剿。
据《金融时报》报道，****OpenAI声称发现了DeepSeek利用他们的模型进行训练的迹象，这涉嫌侵犯知识产权。****从技术角度来解释，****OpenAI指控DeepSeek进行了模型蒸馏****，****即使用大型模型的输出来****提高小型模型的性能****，从而以****较低的成本****在特定任务上取得类似的结果。
在硅谷，这一事件引发了广泛的关注和讨论，许多网友对OpenAI和Anthropic的联手围剿表示不满，****并讽刺OpenAI在数据使用和知识产权方面的双重标准。
******一、知识蒸馏******
********知识蒸馏（Knowledge Distillation）是什么？******************知识蒸馏是一种模型压缩和知识迁移的方法，旨在******************将大型教师模型中的知识转移到小型学生模型中******************。**********1. 教师模型（已训练）：一个高精度、但可能较为复杂的大型模型。 2. 提取知识：从教师模型的输出（如概率分布、中间特征等）中提取出有用的知识。 3. 学生模型（待训练）：一个轻量化、但性能可能较低的小型模型。 4. 蒸馏训练：利用教师模型提取出的知识，作为学生模型的训练目标进行训练。 5. 精炼学生模型：经过蒸馏训练后的学生模型，能够学习到教师模型的泛化能力，从而达到或接近教师模型的性能。
模型蒸馏是一种在AI领域****常见的模型压缩技术****，通过将大****型模型的知识“蒸馏”到小型模型中，以降低成本并提高性能****。****通过这一过程，****学生模型能在保持低计算成本的同时，学习到教师模型的泛化能力，实现性能的大幅提升，接近教师模型的性能水平。
****DeepSeek是否使用OpenAI进行了模型蒸馏？**OpenAI指控DeepSeek违反服务条款使用其模型进行违规蒸馏，********并停用了DeepSeek的API账号********，而DeepSeek尚未正式回应此指控，其一直专注于技术创新以降低模型成本。******
OpenAI宣称发现了证据表明DeepSeek使用其专有模型来训练自己的模型****，违反了服务条款中的“蒸馏”禁令。****所谓“蒸馏”，就是上面提到的知识蒸馏，即将较大、功能较强的模型的知识提炼到较小的模型中，以降低成本。
****DeepSeek推出的新模型DeepSeek-R1在数学、编程和推理等关键领域的表现能与OpenAI的最强推理模型相媲美，且训练费用仅为OpenAI最新大模型的二十分之一。****
****木秀于林，风必摧之。DeepSeek确实牛逼，同时也遭到了硅谷的围攻。****
******二、DeepSeek的技术创新******
****DeepSeek的技术创新有哪些？******DeepSeek通过创新的****混****合专家架构****（MoE）和多头潜在注意力机制（MLA）****优化模型架构与算法，提高了计算效率，****降低了模型训练和运行的成本。**
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一、混合专家架构（MoE）
混合专家架构（MoE）是一种允许模型根据输入动态选择合适的专家模块进行处理的架构。在DeepSeek中，MoE架构的应用带来了显著的计算成本降低和性能提升。
- 动态专家选择：MoE架构的核心在于其动态性。对于每个输入，模型会根据其特性选择最合适的专家模块进行处理。
- 细粒度专家分割：DeepSeek采用了细粒度的专家分割策略，将专家进一步细分为更小的单元，能够更灵活地组合和激活专家。
- 共享专家隔离：在DeepSeek的MoE架构中，还引入了共享专家隔离策略。一些专家被标记为共享专家，用于捕捉共同知识并减轻激活专家之间的冗余。
二、多头潜在注意力机制（MLA）
多头潜在注意力机制（MLA）是DeepSeek提出的一种创新的注意力架构，旨在降低推理显存需求并提高计算效率。
- 低秩联合压缩：MLA通过对注意力键和值进行低秩联合压缩，显著减少了推理时的KV缓存。
- 门控机制：在MLA中，每个输入token都会通过门控机制选择一部分路由专家参与计算，能够根据输入的特性动态调整计算路径。
- 位置信息解耦：MLA通过特殊的位置信息解耦策略，解决了压缩后的低秩key-value信息无法直接融入相对位置信息的问题。
