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第157章 25学习（第2页）

产品开源开放与成本降低。

像DeepSeek这样的企业通过开源其大模型产品。

降低了使用门槛。

使得中小企业和开发者能够更容易地接入和应用人工智能技术。

促进了产品的推广和应用。

DeepSeek大语言模型对产业发展的推动作用。

提升技术创新能力。

模型架构优化DeepSeek采用的稀疏激活混合专家（MoE）架构和多头潜在注意力（MLA）机制等。

为国产AI大模型的架构设计提供了新思路，提升了模型的性能和泛化能力。

推理优化。

其多令牌预测（MTP）技术显着提升了推理速度。

为国产AI大模型提供了高效的推理方案，加快了实际应用中的响应速度。

低精度训练策略。

DeepSeek的FP8混合精度训练策略降低了内存占用和训练成本。

在保持模型精度的同时，减少了训练成本。

为国产AI大模型在算力优化方面提供了借鉴。

推动产业开源生态建设。

开源合作与创新。

DeepSeek的开源模式吸引了全球开发者参与生态建设。

促进了技术的快速迭代和共享，提升了行业整体创新能力。

国内企业可以借鉴这一模式。

构建开放的技术社区，推动国产AI大模型的开源生态发展。

降低成本。

开源降低了使用门槛，使得更多的企业和开发者能够参与到人工智能的应用开发中。

加速了人工智能技术的普及和产业化进程。

拓展产业应用场景。

多领域落地实践。

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