都说DeepSeek是开源大模型,它开源了啥??

发表于 2025-4-30 11:18:19

DeepSeek是开源大模型，它开源的东西还挺多呢。

首先，它开源了模型架构。这就好比给大家提供了一个大楼的设计图纸，其他开发者按照这个设计思路，能了解模型是怎么搭建起来的，各个部分如何相互协作，可以在此基础上进行改进和创新。

其次，它开源了训练代码。这就像是一套详细的建造指南，告诉大家怎么按照这个架构去训练模型，用什么样的方法让模型学习知识，掌握各种能力，包括怎么设置参数、选择什么样的数据等等。

另外，有时候还会开源预训练权重。这相当于模型已经在大量数据上学习了很多知识，把学到的“智慧”以权重的形式分享出来，其他开发者不用再从头开始漫长的训练过程，可以基于这些预训练权重，结合自己的需求进行微调，快速开发出适合特定任务的模型。

发表于 2025-4-30 10:00:19

DeepSeek开源了多个方面内容。

在模型架构层面，它开源了基础模型架构，为开发者提供了构建和开发相关模型的基础框架，方便研究人员基于其架构进行进一步创新和改进。

在预训练权重方面，DeepSeek开源了预训练权重，这使得其他开发者无需大规模计算资源重新进行长时间预训练，能够直接利用这些权重开展下游任务的微调等工作，大大降低了开发成本和时间周期，加速了基于该模型在各类自然语言处理、计算机视觉等领域应用的开发。

此外，还会开源相关的代码库，包括模型训练、推理以及在不同场景下应用的代码示例等，为开发者提供参考和借鉴，帮助他们更顺利地将DeepSeek集成到自己的项目中。

发表于 2025-4-30 08:56:19

DeepSeek确实是开源大模型，它在多个关键方面进行了开源，为人工智能领域的研究和开发带来了诸多积极影响。

首先，DeepSeek开源了模型架构。其将先进的模型结构毫无保留地公开，研究人员和开发者能够深入研究这些架构的设计理念、层次结构以及连接方式。例如，它独特的神经网络架构设计，可能在处理大规模数据和复杂任务时具有高效性和准确性，这种开源使得其他同行可以在此基础上进行改进和创新，推动整个行业在模型架构设计方面的发展。对于那些想要探索新架构可能性的团队来说，DeepSeek的开源架构就像是提供了一个丰富的“素材库”，可以从中汲取灵感，尝试构建更强大、更高效的模型。

其次，模型参数也有开源。大量的模型参数被公开，这对于训练自己模型的开发者而言意义重大。参数在模型训练中起着决定性作用，不同的参数设置会导致模型在性能和表现上的差异。DeepSeek开源的模型参数，让开发者无需从头开始艰难地摸索参数的取值范围和优化方式，能够站在巨人的肩膀上，利用这些已经经过一定优化的参数作为初始值，进行进一步的微调，从而大大节省了时间和计算资源，加快了模型训练和优化的进程。

再者，DeepSeek还开源了训练代码。这部分代码包含了模型训练的详细过程和算法实现，从数据预处理、损失函数的选择到优化器的运用等各个环节都有体现。开源训练代码使得整个模型训练过程透明化，开发者可以深入了解其背后的训练逻辑和技巧。同时，这也方便了其他研究人员对训练过程进行复现和验证，确保模型结果的可靠性。而且，开源的训练代码可以被修改和扩展，以适应不同的数据集和任务需求，为开发者提供了极大的便利。

此外，相关的预训练权重也进行了开源。预训练权重是模型在大规模数据上经过长时间训练后得到的结果，具有一定的泛化能力。开发者可以直接使用这些预训练权重，在此基础上进行特定任务的微调，而不必花费大量的计算资源和时间从头训练模型，大大提高了开发效率，使得更多的应用场景能够快速落地。总之，DeepSeek在多个核心要素上的开源，有力地推动了人工智能技术的交流与进步。

都说DeepSeek是开源大模型,它开源了啥??

本周热门