对比使用DeepSeek与文新一言,了解DeepSeek的关键技术论文

DeepSeek是国内大模型技术的新秀,最近也在业界和媒体界火爆出圈,所以想学习一下其技术。

大模型时代,学习知识,当然首先想到利用大模型,由于在过去一年,对DeepSeek使用不多,所以想和文新一言(4.0 Turbo)对比使用。

通过对比,针对同一个问题"DeepSeek发扬开源文化,将核心技术都以论文形式发表,关键的技术论文都有哪些?",文心一言效果明显好很多,但是这可能和DeepSeek的"联网搜索暂不可用"有关系。

以下是使用结果
文新一言问答结果:



DeepSeek问答结果:



对以上回答结果进行核实

文新一言回答的四篇论文均为真实论文,结果正确,且按照时间排序,体验较好

DeepSeek回答的结果中

《DeepSeek-MoE: Towards Ultimate Specialization in Mixture-of-Experts Language Models》是正确的

其他几篇论文,通过搜索引擎,均未搜索到相应的地址,应为虚幻回答

《DeepSeek-Long: Advancing LLMs' Context Window to 128K through Positional Interpolation and Attention Optimization》

《DeepSeek-R1: Retrieval-Augmented LLM with Real-Time Knowledge Update》

《DeepSeek-Math: Improving Mathematical Reasoning in LLMs via Symbolic Supervision》

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