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要看清DeepSeek給西方帶來的挑戰，首先要完整解析 DeepSeek 在 AI 訓練與推理的關鍵技術，包括：
• 知識蒸餾（Distillation）：讓小模型學習大模型的智慧
• 專家混合架構（MoE, Mixture of Experts）：提升 AI 計算效率
• 混合精準度計算（FP8, Mixed Precision Training）：降低 GPU 記憶體需求
• 多階段訓練（Multi-stage Training）：提升模型訓練的精準度與適應性
• 冷啟動策略（Cold Start Strategy）：加速 AI 訓練的收斂速度
• 跳過監督學習（No Supervised Fine-Tuning, No SFT）：減少標註資料需求
• 低階 GPU 訓練（Low-tier GPU Utilization）：繞過高階晶片需求
這些技術組合，使 DeepSeek 成功 大幅降低 AI 訓練與運行成本，改變 AI 模型的訓練方式，本文將逐一解析。
1. 知識蒸餾（Distillation）：讓小模型學習 GPT-4 的智慧
技術原理：
• 傳統 AI 訓練需要從零開始學習，成本高。
• 知識蒸餾（Distillation） 是一種壓縮技術，讓較小的 AI 直接學習大模型（如 GPT-4）的行為和知識，以減少訓練成本。
技術步驟：
1. 讓 GPT-4（老師模型）產生大量高品質問答數據。
2. 讓 DeepSeek-R1（學生模型）學習 GPT-4 的回答方式、邏輯和推理能力。
3. 通過 強化學習（Reinforcement Learning, RL） 讓小模型自行優化，確保效能不下降。
技術突破：
✅ 大幅降低計算成本：不需要完整 GPT-4 訓練流程，縮短訓練時間。
✅ 減少運行資源需求：蒸餾後的模型體積更小，運算更快、更省能。
✅ 讓低階 GPU 也能執行：降低對高階 NVIDIA H100 晶片的依賴。
2. 專家混合架構（Mixture of Experts, MoE）：減少 GPU 運算負擔
技術原理：
• 傳統 AI 模型 需要啟動所有神經網路參數來處理問題，GPU 負擔大。
• MoE 技術 讓 AI 模型變成「專家團隊」，只啟用最適合處理該問題的子模型，減少 GPU 運算量。
技術步驟：
1. 訓練多個「專家模型（Experts）」，每位專家負責特定類型的問題（如語言、數學、推理等）。
2. 輸入問題時，MoE 模型只啟動部分專家，避免浪費計算資源。
3. 讓模型學習如何將問題分配給最適合的專家，提高運算效率。
技術突破：
✅ 減少 50% GPU 運算量：比傳統 GPT-4 訓練更能節省 GPU。
✅ 推理速度提高 30%：MoE 讓 AI 在處理特定任務時更有效率，減少不必要的計算。
✅ 讓低階硬體也能有效運作：降低對高階 AI 服務器的需求。
3. 混合精度計算（FP8）：讓低階 GPU 也能執行 AI
技術原理：
• 傳統 AI 運算 使用 FP32（32 位元浮點數），需要大量記憶體與運算能力。
• FP8（8 位元浮點數） 技術透過降低資料精確度，減少記憶體需求，但仍保持高準確度。
技術步驟：
1. 壓縮 AI 模型的數據表示，減少運算與記憶需求。
2. 讓 AI 自適應地選擇 FP8 或 FP16/FP32，確保在關鍵運算時仍保持準確。
技術突破：
✅ 降低 75% 記憶體需求：讓 AI 訓練更節能、更快。
✅ 在 RTX 4090 等低階 GPU 上也能執行，避免依賴昂貴的 H100 晶片。
4. 多階段訓練（Multi-stage Training）：提升 AI 適應力
技術原理：
• AI 訓練並非一次完成，而是透過多個階段調整模型參數，確保模型穩定成長。
技術步驟：
1. 基礎預訓練（Pre-training）：讓 AI 學習語言、邏輯、資料結構。
2. 強化學習調整（Reinforcement Learning）：透過獎勵機制，讓 AI 自行優化回答品質。
3. 專項微調（Fine-tuning）：針對特定任務（如數學推理）進一步優化。
技術突破：
✅ 降低訓練失敗率：確保 AI 逐步學習，不要一次塞入大量資訊。
✅ 讓 AI 更能適應不同應用場景。
5. 冷啟動策略（Cold Start Strategy）：加速 AI 訓練
技術突破：
• 使用高品質小數據，加快 AI 訓練收斂速度，避免使用大規模標註數據，節省時間與成本。
6. 跳過監督學習（No Supervised Fine-Tuning, No SFT）：減少標註需求
技術突破：
• AI 透過強化學習 而非傳統標註資料訓練，大幅減少人工標註成本。
7. 低階 GPU 訓練（Low-tier GPU Utilization）：繞過高階晶片需求
技術突破：
• 透過 MoE + FP8，讓 AI 訓練在 低階 NVIDIA GPU（如 RTX 4090） 也能進行，不需要 H100。
川普總統都說DeepSeek 是給美國Al 科技界一個警惕 Wake Up Call 。
美國科技界AI 大佬Elon Musk & Mark Zuckerberg & Marc Andressen 都公開承認今天中國AI 技術真是突飛猛進、過去美中AI 也許有5年的差距、現在是緊追在後、也許只有1-2年的差別。美國最要警惕的方面就是中國的AI 團隊有大量年輕的科技人才在研究。
人工智慧法、非常複雜、因為是太新的科技、目前還在嬰兒成長時期。美歐各國從2016年開始提出草案、政府還要投票通過才能正式立法、過程非常緩慢的。而這些法律、也沒有什麼 without direct enforcement power 執行權、如同國際海牙法庭仲裁南中國海的問題、完全沒有約束力。
歐盟討論了8年到2023年才成立 EU AI Act , 這是世界上第一個AI 法律。目前的法規多半是要求透明化和防造假資訊。人工智慧和智慧產權法律到2025年大家還只是在討論道德和法規，全球要有共識如何決定 Originality & Creativity 。反正法律的製定總是追不上科技的進步。
Open AI CEO Sam Altman 和 Elon Musk 也相處不好，兩人為了發展AI 還打官司。
2024年11月要告Sam Altman, 一位Open AI 的員工吹哨者、26歲美國印度裔電腦神童 Suchir Balaji 發現槍殺死亡在家中，舊金山警察初步調查是自殺身亡。可是周邊朋友沒有人相信，這個案子還在司法部的調查中。
2025年1月，川普總統提出一個五千億美元 A I基礎建設和發展的投資計畫。美國有大量資金湧入，可是更需要人才，美國在AI 科技方面才會有突破，才能和中國競爭，最後還要看整個世界市場來決定美中的勝負。
