对比分析：deepseek与chatgpt的架构与功能深度解析及性能评估

Rifx.Online
Large Language Models , Natural Language Processing , AI Research
05 Mar, 2025

大型语言模型对自然语言处理的影响

大型语言模型改变了自然语言处理的面貌，使机器能够生成类人文本、翻译语言、总结文本，并执行多种其他任务。大型语言模型的快速发展导致了在架构、训练方法和整体性能方面，AI系统之间出现了表面差异。

本文详细阐述了两个领先模型，ChatGPT 和 DeepSeek 的比较，重点关注架构设计、训练方法、性能和局限性。

1.1 ChatGPT架构

ChatGPT使用变换器架构。它是基于GPT系列建模的。目前，最可重构的模型是GPT-4——一个仅解码器变换器模型，具有数十亿个参数，全部为其调优。

变换器架构来自Vaswani等人于2017年发表的“Attention is all you need”论文 [1]

主要架构特点包括：

多头自注意力机制： 这为输入句子的各个部分提供了同时的关注，捕捉长程依赖关系和上下文关系。
层归一化和残差连接： 这些稳定了训练过程并改善了梯度流动，使模型能够在深层架构上进行扩展。
位置编码： 因为变换器本身并不知道标记的顺序，所以添加位置编码以赋予信息顺序。
可扩展性： 该架构设计为可以随着计算资源的增加而扩展，从而使得更大的模型成为可能，并显著提高性能。

总体而言，ChatGPT的架构针对通用文本生成进行了优化，特别是在许多任务中展现出多样性。变换器的使用使得ChatGPT能够关注文本中的长程依赖关系，从而在对话系统中实现良好的性能，这里上下文的保留至关重要。然而，反过来，这种通用性有时可能意味着效率和/或领域特定的性能受到妥协。

1.2 DeepSeek架构

DeepSeek在AI架构方面代表了显著的进步，通过整合多项创新来提升性能和效率。该模型拥有当前最先进的专家混合架构，将神经网络分割成专门子网络或“专家”。该架构能够动态地适当分配计算资源，从而始终增强多任务处理能力，以适应不同的应用。

DeepSeek-V2架构

尽管DeepSeek的结构基本上基于变换器架构，但它整合了一些自定义修改，以帮助其脱颖而出：

注意力机制： DeepSeek可能会施加稀疏注意力和其他变体，以减少计算量，同时保持性能。例如，稀疏注意力专注于一部分标记，因此在处理长序列时更高效。
效率优化： 技术如量化（即减少模型权重的精度）或蒸馏（训练一个较小的模型以模仿一个较大的模型）是使DeepSeek资源高效的潜在方法。
领域特定的适应： DeepSeek的架构可能包括为特定专业领域（如医疗、金融或法律文档）量身定制的专门层或模块。一个例子是使用外部记忆系统或知识图谱，以提升在特定任务上的性能。
混合架构： DeepSeek可能将变换器与其他类型的神经网络架构结合使用，例如卷积神经网络（CNN）或递归神经网络（RNN），从而更好地处理某些类型的数据。

这些是预计将使DeepSeek在某些应用中更高效/有效的架构创新，可能以牺牲通用性为代价。

2. 训练数据和方法论

2.1 ChatGPT 训练

RLHF: 人类评估者对不同模型响应进行排名，这些反馈用于进一步通过强化学习来优化模型。这些步骤是进一步丰富实现的核心，这些实现从当前上下文的角度来看不太连贯和相关。

ChatGPT 经过无监督预训练、监督微调和来自人类反馈的强化学习（RLHF）的结合训练。其训练的最重要比例包括：

预训练： 在此阶段，模型在大量文本数据上进行训练，这些数据包括书籍、文章、网站和其他公开可用的内容。这使得模型能够在各种语言概念上发展广泛的理解。
微调： 然后，模型在包含良好响应示例的策划数据集上进行微调。这将模型的输出与人类偏好和整体行为准则联系起来。
RLHF： 人类评估者对不同模型响应进行排名，这些反馈用于进一步通过强化学习来优化模型。这些步骤是进一步丰富实现的核心，这些实现从当前上下文的角度来看不太连贯和相关。

GPT 模型训练的 3 个步骤

GPT 模型训练的 3 个步骤赋予其通用能力，最终适用于各种任务。预训练的广泛性确实为 ChatGPT 提供了在语言理解发展上的独特优势，最终产生不仅在上下文上正确而且更加引人入胜的响应。然而，这也使得其在计算能力的基础上引入了训练数据中存在的偏见。

2.2 DeepSeek 训练

DeepSeek 训练在很大程度上依赖于监督学习，其中文档按照与查询的相关性升序排列。通常通过获得与特定应用密切相关的用户反馈来实现，从而逐步改善模型对相关文档特征的理解。

因此，可以预期它还能够应用无监督学习算法，以在数据中找到稀疏的语义结构，从而可能增强检索功能。

在训练方法的几个方面，DeepSeek 也可能会有所不同，特别是如果这种方法是专门针对单个应用进行训练的：

数据选择： DeepSeek 可能会利用针对特定行业或语言的自定义数据集进行特殊应用。这可能涉及，例如，在医疗保健中优先考虑医学出版物，或在 AI 法律系统中优先考虑民法引用。因此，可能会在狭窄应用场景中增强质量优于数量的关注。
微调策略： DeepSeek 将能够使用微调策略，针对某些国家定义的应用进行特定的正确性或其他文化相关性的调整。例如，可以在微调过程中部署任务性能属性或集成外部知识库。
伦理： DeepSeek 可能需要应用奇特的偏见控制和公平性应用方法，如影响范围原则、文化敏感的训练材料等。这可能有助于进一步推动或防止理想价值观在其目标社会中的表现。
主动学习： 为了提高效率并减少对大量标记数据集的需求，DeepSeek 可以利用主动学习技术，其中模型找到并请求最具指导性的数据点的标签。

用于 DeepSeek-R1 模型的训练方法

这些训练差异可能使 DeepSeek 在专业应用中更有效，但可能会限制其在通用任务中的多功能性。

3. 性能、能力和核心功能

ChatGPT 在通用文本生成方面表现出色，展现出强大的能力：

对话 AI：该模型可以进行连贯且与上下文相关的对话，适合用于聊天机器人和虚拟助手。
多语言支持：ChatGPT 可以处理多种语言，尽管其熟练程度因语言和可用训练数据的多少而异。
任务多样性：该模型可以执行广泛的自然语言处理任务，包括摘要、翻译、问答，甚至代码生成。

另一方面，DeepSeek 可能旨在特定领域表现突出，例如：

领域特定的准确性：这可能通过专注于特定领域（如医疗诊断、法律文件分析或金融预测）而受益。
效率：这将通过更快的推理时间或更低的资源需求来实现，从而允许在边缘设备或实时应用中进行部署。
文化和语言适应性：在满足不常见语言或地区方言的需求方面，DeepSeek 可能在赶上 ChatGPT 的多语言能力范围时占有优势。
可解释性：DeepSeek 可能具有一些可解释性特征，如注意力可视化或推理轨迹，以改善用户对输出的理解。

尽管仍源于现代自然语言处理技术，但架构和训练范式的差异将导致 DeepSeek 和 ChatGPT 之间在技术细节上的不同优势和劣势。DeepSeek 的架构将针对信息检索和排名进行优化，从而使其在响应特定信息丰富的查询时相当熟练。当然，这些特征可以使 DeepSeek 成为专业领域应用的理想工具，但其通用能力可能不及 ChatGPT。

总之，这些特征可能使 DeepSeek 成为专门应用的首选，尽管其通用能力可能无法与 ChatGPT 相匹配。

4. 结论

我们不能忘记，DeepSeek 和 ChatGPT 都是基于变换器架构的系统，尽管多年来它们的路径可能交叉，但在设计、训练和应用方面，它们可能会各自发展。总体而言，ChatGPT 更加通用，能够处理更广泛的任务，而 DeepSeek 可能会发展成为一个基于性能、效率和文化倾向的解决方案——或者从另一个方面看——DeepSeek 成为一个更可行的针对特定应用的替代方案。因此，理解这些技术上不同的象限将成为在特定用例中选择正确模型的关键，从而推动自然语言处理的发展。

未来的研究可以集中在混合方法上，充分利用这两种模型的优势——例如，在 ChatGPT 这样的一般性框架中使用 DeepSeek 的领域特定优化。事实上，偏见、透明度和资源效率的问题将在未来的研究中成为大型语言模型的关键。

附录:

DeepSeek 和 ChatGPT 在模型架构和参数计数方面有显著差异：

模型架构
- DeepSeek 利用基于变换器的架构，针对搜索任务进行了优化。
- ChatGPT 基于 GPT 架构，旨在用于对话任务。
参数计数
- DeepSeek 约有 10 亿个参数。
- ChatGPT 约有 1750 亿个参数。

比较表

特征	DeepSeek	ChatGPT
模型类型	变换器	变换器
参数	10 亿	1750 亿
主要用例	搜索优化	对话 AI

代码示例

def compare_models(model1, model2):
    if model1.params > model2.params:
        return f"{model1.name} has more parameters."
    else:
        return f"{model2.name} has more parameters."