DeepSeek是如何分析文本的,为什么有时会误解你

那些2月3日有篇文章，批评DeepSeek会胡说八道，误导用户，因此比Chat GPT危险百倍，正在中文互联网构建“幻觉长城”。这篇文章揭示的问题确实存在。我1月底就发现了类似的问题。

我的观点是：

【1】它出错是因为：对于用户输入的有些文本，它无法正确理解，因此在推理思考就会出错。

【2】这是所有AI模型发展过程中必然出现的现象，不必苛求。AI模型毕竟才刚刚起步，未来还需要多年的训练（进化）。

【3】用户在使用时应该充分注意，尽量说清楚自己的需求，而不是把一个简单问题丢给它，完全依赖和相信它输出的结果。

为了说明这个问题，我们从AI模型如何理解文本开始说起：

一、AI模型的参数

AI模型动辄有几百、几千亿个参数。7B、14B……中的B就表示billion（10亿）个参数。参数越多，模型通常学习能力越强，但资源消耗也越大。

所谓的“参数”（Parameters），是机器学习模型（尤其是神经网络）的核心组成部分。它就像AI模型的"大脑细胞"。打个比方，想象你正在组装一个巨型的乐高机器人：

每个乐高积木 ≈ 1个参数；

积木的连接方式 ≈ 参数之间的关系；

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最终组装的机器人 ≈ 完整的AI模型。

这样，参数越多，乐高积木越多，组装出来的机器人越精细，机器人能完成的动作越复杂。7B参数就相当于用70亿块乐高拼成机器人；14B参数就像用140亿块乐高拼成机器人。

为什么需要这么多参数？这是因为人类语言非常复杂。举个例子，"苹果"这个词可能表示：

- 水果（我要吃苹果）

- 手机品牌（新款苹果发布了）

- 公司名称

- 电影名称（《苹果》由范冰冰主演）

要让AI理解这些细微差别，就需要海量参数来建立多维度的关联。

例如要处理这句话："夏天在巴黎喝咖啡很浪漫"，AI模型的处理是：