使用 DeepSeek 贡献于开源开发

开发者如何为 DeepSeek 的开源项目做出贡献？

开发者可以通过参与许多关键活动来支持 DeepSeek 开源计划。如果他们想了解项目的功能和结构，一个好的开始是查看代码库和文档。 重要的是要理解贡献指南，以确保所有更改都符合项目目标和标准。 开发者可以通过彻底了解项目需求来识别需要改进或新功能的领域。通过修复错误或帮助改进现有功能来参与是有益的。项目问题跟踪器是开发者可以用来查找已报告的问题或功能请求的工具之一。

为了改进项目，这种有用的练习让开发者能够亲身体验协作编码技术，如代码审查和版本控制。 此外，开发者可以协助维护文档并制作易于理解的教程。 任何希望使贡献者和新用户更容易入门的开源项目都必须有一个清晰的文档系统。

DeepSeek：对开源 AI 的有意义的贡献

DeepSeek 是市场上最好的语言模型之一。与最接近的竞争对手相比，它在训练上的花费惊人地只有 1% 或 1/50。 尽管速度较慢且成本较高，但 OpenAI 的 O1 模型与 DeepSeek-R1 一样准确。 透明度 是 DeepSeek-R1 的独特之处。 与 Metas LLaMA 模型（只能通过严格的研究许可协议访问）不同，DeepSeek 使用完全开源的模型及其训练协议。 世界各地的研究人员和开发人员都可以验证、复制和构建他们的工作，这都归功于这种大胆的方法，它促进了前所未有的协作和创造力。 复杂的、多步骤的问题，困难的编码和数学任务是 DeepSeek-R1 算法擅长的领域。

因为它使用的处理能力比竞争对手少 40% 就能实现最先进的性能，因此它既经济高效又环保。 在当今封闭 AI 系统流行的趋势下，DeepSeek 的方法似乎是回归 OpenAI 最初的实现 AI 民主化的目标。 DeepSeek 在透明度和可用性方面引领着 AI 研究； 这要归功于其不受限制的创意平台。 DeepSeek-R 的创新架构和 强化学习 集成证明了高性能 AI 的可行性和开放性。

对开源的真正承诺

与大多数其他 AI 公司不同，DeepSeek 已经将其模型和训练协议开源。 任何拥有所需工具的人都可以测试、验证和增强公开提供的 DeepSeek-R1 和 DeepSeek-V3 模型。 他们愿意共同努力以及对自身技术的信心表明，他们致力于取得重要进展。 DeepSeek 发布了一系列开源模型，包括六个稠密模型，其参数大小从 1 开始，以及 DeepSeek-R1-Zero。 有科学证据表明从 5B 到 70B。 这些模型流行的架构确保了与现代工具和技术的兼容性，例如基于 DeepSeek-R1 的 Qwen 和 Llama。 由于这些免费和开放的基础，DeepSeek 可以使其工作更容易被访问，并为未来的发展提供一个开放的、灵活的平台。

尺寸从强大的 70B 模型到较小的模型不等，它适合学术研究人员和商业专业人士。 通过这种有条不紊的方法，更容易将尖端 AI 研究从实验转移到实际应用。 DeepSeek-R1 是一项重要的 AI 发展，它融合了开放性和创新功效。 DeepSeek 的创新潜力和对透明度的奉献精神正在彻底改变复杂的语言模型。 这些是它的一些独特功能。

解决批评

DeepSeek 因为涉嫌忽略有关台湾和天安门广场等主题的信息以迎合中国政治敏感性而受到批评。 即使这些说法属实，在考虑开源模型时，这些说法也不太重要。 原因是 DeepSeek 的开放性允许所有人（包括 Hugging Face 的研究人员和开发人员）使用他们喜欢的数据集和指导原则来重新训练模型。 这种透明度消除了任何不需要的偏见，并通过让网络根据需要修改和增强模型来鼓励开发替代叙事，或者甚至是替代偏见。

重振 OpenAI 的最初概念

DeepSeek 最令人兴奋的方面可能是，它正在实现 OpenAI 最初的目标，即开发一种透明、易于访问且可接受公众批评或更改的 AI 设备。 OpenAI 最初的目标是使 AI 民主化，通过开放和协作来确保每个人都能从中受益。 但是，随着 OpenAI 转向更封闭的做法，其最初的目标被专门搁置。 然而，通过公开其架构布局和培训管道技术，DeepSeek 正在实现这一目标。 它邀请世界验证它的作品，处理潜在的偏见，并在其基础上构建。 团队、研究人员和开发人员可以以专有系统根本无法做到的方式进行创新，从而实现这种透明度。