Re: [請益] Deepseek v3 對台積電有影響嗎

[MacBookAir12 (New Mac Water)]

的確會讓人好奇DeepSeek-V3的訓練方式，
但成本降低如此之多，另外一個思考點，是不是除了科技巨頭外，
更多公司願意投入資本支出來建立自己的模型？

而且隨著技術發展，模型建立的成本一定會快速下降。
DeepSeek-V3比較的 Claude.ai/Qwen2.5/LLaMA3.1
這些模型都已經訓練一段時間，而且也在很多領域展開應用，
這裡面一定會使用到舊有的演算法機制，效能可能沒新的好。
而DeepSeek-V3是重新開發的，當然可以用現在更好的演算法，
簡單說，就是站在巨人的肩膀上看的更遠，其實不需要太驚訝。

最後講個政治不正確的東西，
DeepSeek-V3 會受到中國的有關單位進行監管，
論文中沒有明確指出數據集的篩選標準，
但可以推測，DeepSeek-V3的訓練數據集可能經過一定程度的篩選，
以符合中國的監管要求。
可能會降低數據集的多樣性，
當然也能提高數據的來源品質和一致性，
訓練速度速度與成本肯定更快更低。
所以模型應該有可能存在偏差，而且某些政治敏感問題無法回答。
例如你問他64天安門，這模型會不會無法回答?
你問他習近平的的智商，這模型搞不好吹高大尚?


先不用太擔心這個啦，不過中文領域的部分，應該毫無競爭對手，
中國市場大資料量龐大，要訓練通用型中文AI絕對是一把手。




※ 引述《Latte7 (nonono)》之銘言：
: https://www.ettoday.net/amp/amp_news.php7?news_id=2882228&ref=mw&from=google.c
: om
: 中國展示了他們的新模型
: 重點在它極低的成本
: 好奇這樣是不是代表科技巨頭們不需要這麼多晶片？
: 會對台積電的晶片需求有影響嗎

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桃園之光
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推 sdbb        : 推桃園之光
→ nfsong      : 現在論文爆炸  大家都是找熱門有用的堆料
→ nfsong      : Bert-VITS  這種有用的很快就被驗證
→ nfsong      : 做自己的模型以外  還要關注一下其他熱門方向
推 stlinman    : LLM 只是AI模型的一種，其他還有很多類型。
推 cannedtuna  : 最近比較紅的是可以理解物理的視覺模型
→ Brioni      : 目前是理論熱，等到應用熱潮才是變現階段
→ bnn         : 就不會有人跟他競爭中文模型