開源崛起:DeepSeek如何用成功打破閉源“死路”,引領科技新潮流
隨著人工智能(AI)的飛速發(fā)展,開源和閉源的爭論也日益激烈。在這個話題上,零一萬物創(chuàng)始人兼CEO李開復的觀點尤其引人注目。他堅信,隨著AI的Scaling Law法則從預訓練端轉(zhuǎn)移到推理端,AI模型、AI應用將在今年迎來新的加速爆發(fā),開源將成為更大的發(fā)展趨勢。DeepSeek的成功就是這一觀點的有力證明。
首先,我們要理解李開復所說的Scaling Law。Scaling Law是一種自然界的規(guī)律,用于描述一個系統(tǒng)隨著規(guī)模的擴大,其性能和效率如何變化。在AI領域,Scaling Law指出,隨著預訓練模型的增大,推理效率會提高,這為AI模型的推理提供了新的思路。然而,隨著這種趨勢的轉(zhuǎn)變,我們看到超大預訓練模型的直接商業(yè)價值在逐步降低。
李開復認為,這四個原因?qū)е聜鹘y(tǒng)預訓練的終結:數(shù)據(jù)不足導致傳統(tǒng)預訓練效果不佳;超大GPU群的效率降低,容錯問題等導致邊際效應降低;超大預訓練模型價格昂貴,速度緩慢;新Scaling Law帶來的更高回報將使AI應用更加廣泛。
那么,DeepSeek是如何應對這一挑戰(zhàn)的呢?DeepSeek的成功正是開源的力量所在。DeepSeek的開源使得更多的開發(fā)者可以參與其中,共享代碼,優(yōu)化模型,這無疑提高了模型的準確性和效率。同時,開源也降低了使用成本,使得更多的企業(yè)和個人能夠參與到AI應用中來。
DeepSeek的成功還引發(fā)了我們對未來科技趨勢的深思。隨著AI模型的不斷發(fā)展,我們將看到AI從“人教AI”轉(zhuǎn)變?yōu)椤癆I教AI”。這意味著AI將自我學習和進化,而人類則更多地扮演引導者和監(jiān)督者的角色。這種新的學習范式將帶來更高的回報,因為AI將教我們?nèi)绾胃玫乩肁I。
另一方面,超大預訓練模型的價值正在轉(zhuǎn)移,將進一步體現(xiàn)在“教師模型”的角色中,其本質(zhì)也將更趨進于大模型時代的基礎設施。這意味著未來的AI系統(tǒng)將更加依賴于大規(guī)模的預訓練模型和基礎設施,這將為開源帶來更多的發(fā)展機遇。
那么,開源崛起對于科技產(chǎn)業(yè)的影響又是什么呢?開源可以使更多的創(chuàng)新者參與進來,分享知識,共享資源,從而推動整個科技產(chǎn)業(yè)的進步。此外,開源還能降低技術使用成本,使更多的企業(yè)和個人能夠享受到AI技術帶來的便利。這將進一步推動AI應用的普及和發(fā)展。
總的來說,DeepSeek的成功是開源崛起的一個縮影,它用實際成果打破了閉源的“死路”,為我們揭示了科技發(fā)展的新潮流。在這個潮流中,開源的力量正在顯現(xiàn),它將引領我們進入一個更加開放、共享、創(chuàng)新的技術新時代。
最后,我們要認識到,科技發(fā)展是一個復雜的過程,既有成功的經(jīng)驗,也有失敗的教訓。我們應該以開放、包容的心態(tài)去面對這一切,只有這樣,我們才能在這個科技飛速發(fā)展的時代中立足。而DeepSeek的成功,正是我們面對未來科技挑戰(zhàn)的一劑強心針。
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