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DeepSeek出圈背后:數(shù)據(jù)是核心競爭力

標貝科技 ? 來源:jf_58970410 ? 作者:jf_58970410 ? 2025-02-14 15:49 ? 次閱讀

2025年初,DeepSeek以其優(yōu)越的綜合性能表現(xiàn)將“ChatGpt-4”等一眾知名世界級大模型等碾壓,并以其低廉的開發(fā)成本、優(yōu)越的算法震驚整個AI業(yè)界,其使用低端芯片更是打破了算力唯“芯片”論,以一己之力重創(chuàng)英偉達,成功“出圈”
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DeepSeek的核心競爭力:數(shù)據(jù)、算法和算力

數(shù)據(jù)、算法和算力是構(gòu)建AI系統(tǒng)的三大核心要素,也是DeepSeek在眾多大模型中脫穎而出的競爭力,數(shù)據(jù)、算法和算力三者的協(xié)同使現(xiàn)代AI技術(shù)實現(xiàn)了從理論到應(yīng)用的飛躍。算法是處理信息、提取特征、進行預(yù)測的邏輯框架;算力支持算法處理龐人和復(fù)雜的數(shù)據(jù)集,使得研究人員能夠探索更深、更寬的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),訓(xùn)練更強大的模型,并加速模型的推理速度;數(shù)據(jù)是模型學(xué)習和適應(yīng)不同任務(wù)的基石高質(zhì)量的數(shù)據(jù)能夠幫助模型更好地理解現(xiàn)實世界,并做出更精準的預(yù)測。

DeepSeek背后的AI數(shù)據(jù)服務(wù)

AI數(shù)據(jù)服務(wù)是指為各業(yè)務(wù)場景中的AI算法訓(xùn)練與調(diào)優(yōu)而提供的數(shù)據(jù)集設(shè)計、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)標注與數(shù)據(jù)質(zhì)檢服務(wù)等,高質(zhì)量的AI數(shù)據(jù)服務(wù)是支撐AI產(chǎn)業(yè)飛躍的關(guān)鍵,推動AI產(chǎn)業(yè)的升級發(fā)展。

1、獨特的數(shù)據(jù)處理方式是DeepSeek模型脫穎而出的重要技術(shù)

DeepSeek 數(shù)據(jù)處理方式在高效性、可擴展性、準確性、安全性、靈活性、實時性、成本效益、用戶友好性、智能分析和合規(guī)性等方面具有顯著優(yōu)勢。其采用并行處理和優(yōu)化算法,確保高效處理大規(guī)模數(shù)據(jù);模塊化設(shè)計和彈性擴展能力支持靈活的資源調(diào)整;嚴格的數(shù)據(jù)清洗和智能校驗保障了數(shù)據(jù)準確性;數(shù)據(jù)加密和訪問控制則提供了強大的安全保障。同時,DeepSeek 支持多源數(shù)據(jù)集成和自定義處理流程,滿足多樣化需求,并通過流數(shù)據(jù)處理和低延遲優(yōu)化實現(xiàn)實時分析。此外,資源優(yōu)化和自動化運維降低了成本,可視化界面和豐富文檔提升了用戶體驗,內(nèi)置的AI功能和自動化報告增強了智能分析能力,而嚴格的合規(guī)性和審計跟蹤功能則確保了數(shù)據(jù)處理過程的合法性與透明度。這些優(yōu)勢使 DeepSeek 能夠高效、安全、靈活地應(yīng)對各類數(shù)據(jù)處理挑戰(zhàn)。

2、爆發(fā)式的用戶數(shù)據(jù)促進產(chǎn)品質(zhì)量與用戶規(guī)模形成飛輪效應(yīng)保證的DeepSeek的火爆

3、

DeepSeek的服務(wù)開放給公眾,同時可收集海量、多樣化的數(shù)據(jù),搶得數(shù)據(jù)獲取先機。幾億用戶為DeepSeek貢獻數(shù)據(jù),進一步訓(xùn)練和微調(diào)使得Sora更符合用戶需求,吸引更多用戶為其免費提供數(shù)據(jù)。由此模型的數(shù)據(jù)飛輪快速轉(zhuǎn)動起來,用戶數(shù)據(jù)質(zhì)量越高,迭代模型效果越好。

通過以上分析,我們可以看出訓(xùn)練數(shù)據(jù)集在整個DeepSeek誕生過程中所起到的作用,而隨著通用大模型的持續(xù)火熱,大規(guī)模、多樣化數(shù)據(jù)集因模型的高參數(shù)、通用化需求也受到關(guān)注。

標貝科技通過市場發(fā)展調(diào)研發(fā)現(xiàn),目前用戶所需數(shù)據(jù)集的發(fā)展已呈現(xiàn)大規(guī)模、多樣化、實時性等特點

一是數(shù)據(jù)集規(guī)模因大模型等場景需求爆發(fā)式增長 ,例如:由DeepSeek發(fā)布的DeepSeek-R1的需要6710億參數(shù);

二是多種場景化需求導(dǎo)致導(dǎo)致數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)類型呈現(xiàn)多樣化 ,例如因機器翻譯、文本分類需求出現(xiàn)了文本類數(shù)據(jù)集,因人臉識別、圖像生成需求出現(xiàn)了圖像類數(shù)據(jù)集;

三是高質(zhì)量數(shù)據(jù)集實時性需求迫切 ,隨著AR、自動駕駛等場景的出現(xiàn),社交媒體、交通數(shù)據(jù)集的采集和處理需要更加及時的反饋,以實現(xiàn)實時分析和決策。

AI生成信息將是未來的發(fā)展趨勢,作為底部數(shù)據(jù)支撐的數(shù)據(jù)集在未來很長的時間段內(nèi)都是行業(yè)關(guān)注的焦點,數(shù)據(jù)集的規(guī)范化管理以及高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的存量消耗殆盡也是很多廠商焦慮的問題,標貝科技是早期進入AI數(shù)據(jù)服務(wù)領(lǐng)域廠商之一,在AI數(shù)據(jù)領(lǐng)域有著較為深厚的技術(shù)基礎(chǔ)以及優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)儲備量,為下游客戶提供高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)產(chǎn)品、高效率的訓(xùn)練數(shù)據(jù)定制服務(wù)及高水準的訓(xùn)練數(shù)據(jù)相關(guān)應(yīng)用服務(wù)。

審核編輯 黃宇

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