【大语言模型】DeepSeek与Kimi对论文内容理解的简单对比

【大语言模型】DeepSeek与Kimi对论文内容理解的简单对比
- 目录
- 1. 前言
- - 技术方向
  - 产品形态
  - 用户市场
  - 未来潜力
- 2. DeepSeek
- - 文章标题
  - 摘要
  - 创新点
  - 算法模型
  - 实验效果
  - 总结
  - 推荐阅读指数
- 3. Kimi
- - 文章标题
  - 摘要
  - 创新点
  - 算法模型
  - 实验效果
  - 推荐阅读指数
  - 总结
- 后记

1. 前言

近期国内 AI领域，Kimi与DeepSeek都在大力投入，这里对Kimi与DeepSeek的做简要的对比分析，包括技术方向、产品形态、用户市场和未来潜力。

技术方向

Kimi：

Kimi的技术核心在于其长文本处理能力，能够处理和解析大量的文本数据。
采用基于transform-attention的技术，关注长上下文中的关键点，并分配相应的权重。
强化学习是Kimi的核心驱动，通过不断的反馈机制逐步优化分析能力。
Kimi正在布局多模态产品系列，包括图像理解与深度文本推理的结合。

DeepSeek：

DeepSeek v3在多语言处理方面展现了明显的优势，尤其是在处理复杂语言环境时。
提供实时翻译功能，针对频繁出国的商务人士和教育机构。
DeepSeek在内容审核方面表现较为严格，可能会提示有风险的内容。

产品形态

Kimi：

Kimi的产品形态接近ChatGPT，以聊天机器人的形式提供服务。
产品功能和试用体验在国内较为领先，逐渐放量，预计全量上线。
通过优化算法和提升服务质量，增强用户粘性。
官方网址：https://kimi.moonshot.cn/

DeepSeek：

DeepSeek v3提供了实时翻译功能，并且有互动学习平台。
DeepSeek的产品形态可能更侧重于多语言翻译和智能语音技术。
官方网址：https://chat.deepseek.com/

用户市场

Kimi：

Kimi的市场定位明确，旨在为企业和个人用户提供高效的文本处理工具。
用户规模方面，Kimi在AI应用的网页端访问量达2863万，名列行业第一。
用户需求推动产品迭代，使用场景从工作逐渐扩展到生活的方方面面。

DeepSeek：

DeepSeek的市场定位在频繁出国的商务人士和教育机构，以及语言学习者。
相比其他同类产品，DeepSeek在多语言支持和智能性方面展现了明显的优势。

未来潜力

Kimi：

Kimi有望继续保持其在AI行业中的领先地位，并为用户提供更加丰富和便捷的服务。
随着技术的不断进步和市场的积极响应，Kimi有望在长文本处理领域持续增长。
Kimi计划推出多模态大模型，并且在文本处理能力上持续增长。

DeepSeek：

DeepSeek v3的发布将对竞争对手产生一定的压力，尤其是在多语言处理领域。
随着用户对多语言需求的增加，DeepSeek有望在智能设备市场上占据重要位置。

接下来，我们实测下两个ai产品，对于论文总结的差异。这里我们选择deepseek最近推出的论文：
https://arxiv.org/pdf/2401.02954
在这里插入图片描述
promote撰写相对比较简单：

假设你是一名计算机方向的资深专家，请对大语言模型相关的下列文章进行不少于5000字的分析总结 https://arxiv.org/pdf/2401.02954 ，包含文章标题翻译，摘要，创新点，算法模型，实验效果，最后给出这篇论文的推荐阅读指数。

注意，由于deepseek目前还不支持直接rag网页检索，因此采用提交相应pdf论文的形式进行调用。两个总结结果如下：

2. DeepSeek

在这里插入图片描述

文章标题

《DeepSeek LLM：基于长期主义的开源语言模型扩展》

摘要

本文介绍了DeepSeek LLM项目，旨在通过研究扩展定律（Scaling Laws）来推动开源大语言模型（LLM）的发展。文章详细探讨了在7B和67B两种常见开源配置下，如何通过扩展定律优化模型的训练和性能。DeepSeek LLM项目通过构建一个包含2万亿token的预训练数据集，并在此基础上进行监督微调（SFT）和直接偏好优化（DPO），最终开发出DeepSeek Chat模型。实验结果表明，DeepSeek LLM 67B在多个基准测试中超越了LLaMA-2 70B，尤其在代码、数学和推理任务上表现突出。此外，开放式评估显示，DeepSeek LLM 67B Chat在生成高质量回复和进行有意义对话方面优于GPT-3.5。

创新点

扩展定律的深入研究：本文对扩展定律进行了详细研究，提出了在7B和67B模型配置下的最优扩展策略，为未来开源LLM的扩展提供了理论基础。
动态学习率调度器：与常见的余弦学习率调度器不同，本文采用了多步学习率调度器，能够在保持性能的同时，支持持续训练。
多任务学习与数据优化：通过多任务学习和数据消融技术，优化了模型的泛化能力和训练效率。
直接偏好优化（DPO）：在监督微调后，进一步使用DPO技术提升模型的对话性能，使其在开放式对话任务中表现更优。
大规模数据集的构建：构建了包含2万亿token的多语言数据集，涵盖了中英文等多种语言，为模型的预训练提供了丰富的数据支持。

算法模型

模型架构：DeepSeek LLM的架构基于LLaMA，采用了Pre-Norm结构，使用RMSNorm进行归一化，并采用SwiGLU作为前馈网络的激活函数。67B模型使用了分组查询注意力（GQA）机制，以优化推理成本。
扩展定律的应用：通过研究扩展定律，确定了最优的模型和数据扩展策略。具体公式如下：
[
M_{\text{opt}} = M_{\text{base}} \cdot C^{a}, \quad D_{\text{opt}} = D_{\text{base}} \cdot C^{b}
]
其中，(M_{\text{opt}})和(D_{\text{opt}})分别表示最优的模型规模和数据规模，(C)为计算预算，(a)和(b)为扩展指数。
动态学习率调度器：学习率在训练过程中分为三个阶段，分别在处理80%和90%的token时进行两次下降，以优化训练效果。
直接偏好优化（DPO）：在监督微调后，使用DPO算法进一步优化模型的对话性能。DPO通过构建偏好数据集，训练模型生成更符合用户偏好的回复。

实验效果

基准测试：DeepSeek LLM 67B在多个基准测试中表现优异，尤其在代码、数学和推理任务上超越了LLaMA-2 70B。具体数据如下：
- GSM8K：DeepSeek 67B得分为63.4，LLaMA-2 70B得分为58.4。
- MATH：DeepSeek 67B得分为18.7，LLaMA-2 70B得分为13.5。
- HumanEval：DeepSeek 67B得分为42.7，LLaMA-2 70B得分为28.7。
开放式评估：在中文和英文的开放式评估中，DeepSeek 67B Chat模型均表现出色，尤其在生成高质量回复和进行多轮对话方面优于GPT-3.5。
安全性评估：DeepSeek 67B Chat在安全性测试中表现良好，能够生成无害的回复，符合人类价值观。
扩展定律的验证：通过小规模实验，成功预测了大规模模型的性能，验证了扩展定律的有效性。

总结

本文通过深入研究扩展定律，提出了一种新的开源大语言模型扩展策略，并在7B和67B模型上进行了验证。DeepSeek LLM项目通过构建大规模数据集、优化模型架构和训练策略，最终开发出性能优异的DeepSeek Chat模型。实验结果表明，DeepSeek LLM 67B在多个任务上超越了现有的开源模型，尤其在代码、数学和推理任务上表现突出。此外，通过直接偏好优化（DPO），进一步提升了模型的对话性能，使其在开放式对话任务中表现更优。本文的研究为未来开源大语言模型的扩展和优化提供了重要的理论和实践指导。

3. Kimi

在这里插入图片描述

文章标题

DeepSeek LLM：用长期主义视角开放源代码大型语言模型的扩展

摘要

本文探讨了开源大型语言模型（LLMs）的快速发展，并针对以往文献中关于模型扩展法则的不同结论进行了深入研究。研究者们提出了新的发现，这些发现有助于在两种流行的开源配置（7B和67B参数规模）下扩展大型模型。基于这些扩展法则，研究者们介绍了DeepSeek LLM项目，该项目致力于从长远角度推动开源语言模型的发展。为了支持预训练阶段，研究者们开发了一个包含2万亿个token的数据集，并且这个数据集还在不断扩展。此外，研究者们在DeepSeek LLM基础模型上进行了监督式微调（SFT）和直接偏好优化（DPO），创建了DeepSeek Chat模型。评估结果显示，DeepSeek LLM 67B在多个基准测试中超越了LLaMA-2 70B，特别是在代码、数学和推理领域。开放性评估进一步表明，DeepSeek LLM 67B Chat在生成高质量回应和进行有意义对话方面优于GPT-3.5。

创新点

数据集的创新：DeepSeek LLM项目开发了一个包含2万亿个token的大规模数据集，并且这个数据集还在持续增长，这为训练大型语言模型提供了丰富的数据资源。
模型架构的创新：DeepSeek LLM在模型架构上遵循了LLaMA的设计，但在某些方面进行了改进，如使用多步学习率调度器替代了余弦学习率调度器，以支持持续训练。
扩展法则的研究：文章对以往的扩展法则进行了重新审视，并提出了新的模型和数据规模扩展策略，这对于如何在增加计算预算时优化模型和数据规模的分配是一个关键的研究目标。
直接偏好优化（DPO）：文章利用DPO技术来提升模型的对话性能，这是一种简单但有效的方法。

算法模型

DeepSeek LLM的模型架构主要基于LLaMA，采用了Pre-Norm结构和RMSNorm函数，以及SwiGLU作为前馈网络（FFN）的激活函数。模型还集成了Rotary Embedding进行位置编码。为了优化推理成本，67B模型使用了GroupedQuery Attention（GQA）代替传统的多头注意力（MHA）。模型初始化标准差为0.006，并使用AdamW优化器进行训练。预训练阶段采用了多步学习率调度器，而不是典型的余弦调度器。

实验效果

基准测试评估：DeepSeek LLM 67B在多个基准测试中超越了LLaMA-2 70B，特别是在代码、数学和推理领域。例如，在HumanEval测试中，DeepSeek LLM 67B的得分为73.8%，而LLaMA-2 70B的得分为28.7%。
开放性评估：DeepSeek LLM 67B Chat在开放性评估中表现出色，与GPT-3.5相比，在中英文对话中都展现出更高的性能。
安全性评估：DeepSeek LLM 67B Chat在安全性评估中表现出良好的安全性，能够在多种安全测试类别中提供安全的回答。

总结

本文通过深入研究和实验，为开源大型语言模型的发展提供了新的视角和方法。通过构建大规模数据集、优化模型架构、重新审视扩展法则，并应用直接偏好优化技术，DeepSeek LLM项目在多个领域取得了显著的性能提升。这些成果不仅推动了开源LLMs的发展，也为未来的研究提供了新的方向。

后记

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