第157章 学习(第2页)

进一步扩大了用户规模。

产品开源开放与成本降低。

像deepseek这样的企业通过开源其大模型产品。

降低了使用门槛。

使得中小企业和开发者能够更容易地接入和应用人工智能技术。

促进了产品的推广和应用。

deepseek大语言模型对产业发展的推动作用。

提升技术创新能力。

模型架构优化deepseek采用的稀疏激活混合专家（moe）架构和多头潜在注意力（mLA）机制等。

为国产Ai大模型的架构设计提供了新思路，提升了模型的性能和泛化能力。

推理优化。

其多令牌预测（mtp）技术显着提升了推理速度。

为国产Ai大模型提供了高效的推理方案，加快了实际应用中的响应速度。

低精度训练策略。

deepseek的fp8混合精度训练策略降低了内存占用和训练成本。

在保持模型精度的同时，减少了训练成本。

为国产Ai大模型在算力优化方面提供了借鉴。

推动产业开源生态建设。

开源合作与创新。

deepseek的开源模式吸引了全球开发者参与生态建设。

促进了技术的快速迭代和共享，提升了行业整体创新能力。

国内企业可以借鉴这一模式。

构建开放的技术社区，推动国产Ai大模型的开源生态发展。

降低成本。

开源降低了使用门槛，使得更多的企业和开发者能够参与到人工智能的应用开发中。

加速了人工智能技术的普及和产业化进程。

拓展产业应用场景。

多领域落地实践。

deepseek已在金融、医疗、教育等多个领域成功落地。