大模型名词解释-编程知识

大模型名词解释

news/2025/2/12 2:16:59/文章来源:https://www.cnblogs.com/jiyuchen1/p/18710830

硅基流动官网的模型分类
- 类型（应用场景）
- 标签（功能特性）
DeepSeek各版本介绍
- 1. DeepSeek 系列模型的定位与核心架构
  - （1）DeepSeek-MoE
  - （2）DeepSeek-V3
  - （3）DeepSeek-R1
- 2. 蒸馏模型（Distilled Models）
  - （1）DeepSeek-R1-Distill-Qwen 系列
  - （2）DeepSeek-R1-Distill-Llama 系列
  - 蒸馏技术的局限性
- ollama上的版本
- 开源与商业化
大模型的1.5B 7B 8B 大小是什么意思？
- 参数量的意义
  - 1. 模型能力与参数量的关系
  - 2. 资源消耗
  - 3. 性能边际效应
- 为什么用 7B、8B 等具体数字？
- 如何选择模型大小？
- 需要注意的误区
大模型所涉及的软件
- 下载并部署大模型的软件
- AI 客户端
  - 客户端的作用
  - 一些客户端软件
  - vscode 集成大模型的插件
- 大模型安装流程

硅基流动官网的模型分类

类型
对话 生图 嵌入 重排序 语音 视频
标签
视觉 Tools FIM Math Coder 图生图 可微调

类型描述模型的主要应用场景，如对话、生图等。
标签强调模型的附加功能或专长，如数学能力、支持工具调用等。
选择时可根据需求组合类型和标签（例如：选择“对话+可微调”模型来定制客服机器人）。

类型（应用场景）

对话
- 指专为自然语言交互设计的模型，能理解和生成连贯的对话（如聊天机器人、客服助手）。
- 例子：类似 ChatGPT 的模型，适用于问答、情感交流、任务指导等场景。
生图（Text-to-Image）
- 根据文本描述生成图像的模型，将文字转化为视觉内容。
- 例子：类似 Stable Diffusion、DALL-E，适用于艺术创作、广告设计等。
嵌入（Embedding）
- 将文本、图像等数据转化为高维向量，用于语义理解或相似性计算。
- 应用：搜索优化、推荐系统、聚类分析（如文档检索）。
语音
- 处理语音相关的任务，如语音识别（ASR）、语音合成（TTS）或语音对话。
- 例子：智能音箱、语音助手背后的模型。
视频
- 生成或分析视频内容，可能包括视频生成、剪辑、内容理解等。
- 应用：视频自动剪辑、动态内容生成（如广告视频）。
重排序（Reranking）
- 对搜索结果或推荐列表进行优化排序，提升结果相关性。
- 场景：搜索引擎、电商推荐中调整排序优先级。

标签（功能特性）

前六个都是对话模型的标签，或者叫子类型

视觉（Vision）
- 模型具备图像或视频处理能力，如分类、分割、生成、理解。
- 例子：图像描述生成、视频内容分析。
Tools
- 支持调用外部工具或 API，增强模型功能（如联网搜索、计算器、数据库查询）。
- 场景：自动化工作流中结合外部工具完成任务。
FIM（Fill-in-Middle）
- 专为代码补全设计的模型，能填充代码段中间的缺失部分（而不仅是续写末尾）。
- 用途：提升开发者效率，适用于 IDE 的智能补全。
Math
- 擅长解决数学问题，包括符号计算、方程求解、定理证明等。
- 例子：解数学题、工程计算辅助。
Coder
- 面向代码生成、理解或调试的模型，支持多种编程语言。
- 应用：自动生成代码、代码注释、Bug 修复。
可微调（Fine-tunable）
- 允许用户用自有数据对模型进行微调，适配特定任务或领域。
- 场景：定制化需求（如医疗术语理解、垂直行业对话）。
图生图（Image-to-Image）
- 基于输入图像生成新图像，如风格迁移、图像修复、超分辨率等。
- 例子：将草图转化为渲染图，老照片修复。

DeepSeek各版本介绍

以下是关于 DeepSeek 系列模型及其相关术语的详细解释：

1. DeepSeek 系列模型的定位与核心架构

（1）DeepSeek-MoE

定义：混合专家模型（Mixture of Experts, MoE）是一种通过动态分配任务给不同“专家子网络”提升模型效率的架构。虽然搜索结果未直接提及 DeepSeek-MoE，但结合行业惯例推测，它可能是 DeepSeek 团队基于 MoE 架构优化的模型，旨在平衡计算资源与性能。
特点：MoE 架构通常通过稀疏激活减少计算量，适合处理多任务场景，但需要复杂的路由算法支持。

（2）DeepSeek-V3

定位：DeepSeek-V3 是 DeepSeek 团队在 2024 年 12 月发布的预训练基础模型，参数规模达 671B，专注于通用语言理解与生成任务。
应用场景：文本生成、问答、摘要等基础 NLP 任务，但未针对复杂推理进行优化。
重要性：为后续的 DeepSeek-R1 系列提供了基座模型支持。

（3）DeepSeek-R1

定位：DeepSeek-R1 是专门针对复杂推理任务设计的模型，擅长数学、编程、逻辑谜题等多步骤推理，性能对标 OpenAI 的 o1 系列。
技术路线：
- DeepSeek-R1-Zero：完全依赖强化学习（RL）训练，未使用监督微调（SFT），直接从基座模型（DeepSeek-V3）进化而来，展现了“自我反思”能力。
- DeepSeek-R1：在 R1-Zero 基础上引入少量高质量人工数据，通过两阶段强化学习和监督微调优化，提升可读性与多任务通用性。
优势：在数学竞赛（如 AIME 2024）和代码生成任务中表现接近人类专家水平。

2. 蒸馏模型（Distilled Models）

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 指的是运用知识蒸馏技术将DeepSeek-R1的推理能力迁移到Qwen-7B模型上所得到的新模型。

DeepSeek：表示开发这个模型的组织或团队。
R1：表示这是DeepSeek系列模型中使用强化学习（RL）来提升推理能力的第一个版本。
Distill：代表蒸馏，表明该模型是通过知识蒸馏技术得到的。蒸馏就是选择一个大型的教师模型（如DeepSeek-R1 671B）和一个较小的学生模型（Qwen-7B），然后通过特定的技术和算法，将教师模型的知识和推理能力转移到学生模型上所得到的新模型。
Qwen：这里就是以通义千问Qwen系列模型作为基础模型，利用它的架构和一些基础能力等。
7B：表示该模型具有70亿个参数。

DeepSeek-R1具有6710亿参数，有着强大的推理能力和广泛的知识覆盖，能够为蒸馏提供丰富的知识基础。而Qwen-7B作为学生模型，参数量相对小很多，在计算效率和内存占用上具有优势。通过知识蒸馏技术，将DeepSeek-R1的知识和推理能力迁移到Qwen-7B中，使Qwen-7B在保持较小规模的同时，尽可能学习到教师模型的能力，以实现更好的性能。

DeepSeek-R1的蒸馏模型，主要分为两类：

（1）DeepSeek-R1-Distill-Qwen 系列

基座模型：基于 Qwen 架构（如 Qwen-2.5 系列），通过微调 DeepSeek-R1 生成的推理数据实现能力迁移。
参数版本：1.5B、7B、14B、32B，适用于不同规模的推理任务：
- 1.5B：轻量级任务（文本分类、简单问答），适合移动端或低显存设备。
- 7B/14B：中等复杂度任务（对话系统、代码生成），性能接近部分中大规模闭源模型。

（2）DeepSeek-R1-Distill-Llama 系列

基座模型：基于 Llama 架构（如 Llama3.1-8B-Base），通过类似蒸馏方法优化推理能力。
参数版本：8B、70B，适用于高性能推理场景：
- 8B：适合单卡 GPU 部署，性能优于同规模通用模型。
- 70B：接近 R1-671B 的部分能力，但未经过强化学习训练，成本远低于原版。

蒸馏技术的局限性

蒸馏模型依赖大模型生成的数据，推理能力弱于原版 R1-671B，尤其在需要“涌现式思考”的任务中差距显著。
部分商家可能混淆蒸馏模型与满血版 R1，需通过复杂问题测试响应时间和答案质量辨别。
技术差异化：R1 依赖纯强化学习实现推理能力突破，蒸馏模型通过知识迁移降低成本，但需警惕性能差距。

ollama上的版本

ollama 上的 DeepSeek-R1 的 1.5B、7B、8B、14B、32B、70B 版本都是蒸馏版本

1.5B版本的模型其实就是 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B模型

开源与商业化

DeepSeek-R1 及蒸馏模型均以 MIT 协议开源，允许商业使用和二次开发，与 OpenAI 的闭源策略形成对比。

大模型的1.5B 7B 8B 大小是什么意思？

在大模型领域，1.5B、7B、8B 等数字表示模型的参数量（Parameters），即模型中可学习的参数（权重）总数，通常用 B（Billion，十亿） 作为单位，所以1.5B是15亿参数，7B是70亿，8B是80亿。

参数量的意义

参数是模型从数据中学习的“知识”载体，参数越多，模型理论上能捕捉更复杂的模式，但同时也需要更多的计算资源和数据。以下是关键点：

1. 模型能力与参数量的关系

小参数量（1B~10B）：
适合轻量级任务（如文本生成、简单问答），推理速度快，可在消费级 GPU 甚至 CPU 上运行。
例子：Meta 的 LLaMA-1（7B）、ChatGLM-6B（60 亿参数）。
中等参数量（10B~100B）：
能力更强，可处理复杂逻辑（如数学推理、长文本生成），但需要专业 GPU（如 A100）支持。
例子：LLaMA-2（13B）、Falcon（40B）。
大参数量（100B+）：
接近人类水平的泛化能力（如 GPT-4），但训练和推理成本极高，通常仅限企业级应用。

2. 资源消耗

训练成本：参数量越大，训练所需算力（GPU/TPU）和数据量呈指数级增长。
例如：训练 7B 模型需要数千 GPU 小时，而 175B 的 GPT-3 需数万小时。
推理成本：
- 7B 模型可在 16GB 显存的 GPU（如 RTX 3090）上运行。
- 70B 模型需要多卡或高端服务器级 GPU（如 A100 80GB）。

3. 性能边际效应

参数量增加会提升模型能力，但达到一定规模后边际收益递减。
例如：7B → 13B 提升显著，但 70B → 130B 的增益可能不如预期。

为什么用 7B、8B 等具体数字？

工程权衡：模型参数量通常通过调整层数（Layers）、注意力头数（Heads）、隐藏维度（Hidden Size）等设计得出。例如：
- LLaMA-7B：32 层，32 头，4096 隐藏维度 → 约 70 亿参数。
硬件适配：参数规模需匹配显存容量。例如：
- 7B 模型量化后可在手机端运行，8B 可能针对特定硬件优化。

如何选择模型大小？

参数量	适用场景	硬件需求	典型用途
1B~3B	移动端、边缘设备	手机/嵌入式设备	轻量问答、本地翻译
7B~13B	个人开发者、中小型服务器	单卡 GPU（如 RTX 3090）	复杂对话、代码生成
20B~70B	企业级服务器、云计算	多卡 GPU/A100	专业领域推理（法律、医疗）
100B+	超大规模商业应用	分布式计算集群	通用人工智能（如 GPT-4）

选择建议：
- 资源有限 → 小模型（1B~7B） + 量化技术
- 追求性能 → 中等模型（7B~70B） + 专业 GPU
- 企业级需求 → 百亿级模型 + 云计算支持
1.5B 模型的适用场景：
- 轻量级任务：适合移动端或低配置设备运行（如简单问答、文本生成）。
- 快速推理：参数量小，响应速度更快，适合实时性要求高的场景。
- 资源受限环境：显存不足 8GB 的显卡可优先选择小参数模型。

需要注意的误区

参数量 ≠ 绝对性能：
模型架构（如 Transformer 优化）、训练数据质量、对齐方法（如 RLHF）同样重要。
- 例如：7B 的 Mistral 模型可能优于某些 13B 的老旧架构模型。
量化与压缩：
通过量化（如 4-bit 压缩），大模型可降低显存占用，但会轻微损失精度。

大模型所涉及的软件

下载并部署大模型的软件

Ollama：一个本地化部署框架，专注于简化大模型的安装与运行（如 Llama、DeepSeek - R1、Mistral 等），支持通过命令行直接调用模型。
LM Studio：自带 UI 界面。
大模型与部署工具的关系
- DeepSeek：独立的大模型产品（如 DeepSeek - R1），由国内团队开发，以高性能和算法优化著称。
- 协作关系：Ollama 是部署工具，DeepSeek 是模型提供方。用户通过 Ollama 安装 DeepSeek - R1 后，可通过 ChatBox 或其他前端工具与其交互。Ollama 专注于模型部署，而 DeepSeek 是可通过 Ollama 安装的模型之一。

AI 客户端

客户端的作用

用户体验优化：Ollama 依赖命令行操作，而 ChatBox 提供图形化界面，简化交互流程，提升操作效率。
多模型集成：支持连接多种大语言模型（如 OpenAI GPT、Claude、DeepSeek、本地部署的 Llama2/Mistral 等），用户可灵活切换模型以适应不同任务需求。
功能增强：提供 Prompt 调试、历史记录管理、数据安全等 Ollama 不具备的特性。
高级功能扩展：支持图像生成（如 DALL - E - 3）、文档交互、联网搜索等，覆盖办公、开发、创意等场景。

一些客户端软件

桌面客户端
- ChatBox 桌面客户端：免费开源项目，功能相对单一，简单易用，适合快速上手。
- Cherry Studio 桌面客户端：免费开源项目，功能丰富，支持多模型。
Web 部署客户端
- OpenWebUI：一般需要 docker 部署。
浏览器插件
- page assist 浏览器插件：可以提供大模型的 webUI 界面。
收费客户端
- CloseChat 和 LobeChat：部分功能需收费，但有丰富的插件市场，而且可以进行联网查询。