啊哈？白宫正在调查 DeepSeek 人工智能对国安的影响

叶庭云

1202人浏览 · 2025-01-29 18:55:36

叶庭云 · 2025-01-29 18:55:36 发布

🍉 CSDN 叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/

DeepSeek-R1 现已正式发布并实现开源，其性能与 OpenAI 的 o1 正式版本相当。该系统现已在网页端、移动应用程序以及通过 API 接口全面上线，欢迎点击查看详细信息：https://www.deepseek.com/

在这里插入图片描述

主要事件：

白宫正在评估中国 AI 公司 DeepSeek 的国家安全影响
美国海军禁止成员使用 DeepSeek AI 应用
DeepSeek 的 AI 模型导致美国科技股显著下跌
DeepSeek 报告遭受大规模恶意网络攻击

美方反应：

白宫国家安全委员会正在调查潜在安全影响
特朗普总统称这是美国科技业的 “警钟”
OpenAI 承诺与美国政府密切合作以防止技术被竞争对手获取
美国专家认为美国在 AI 芯片领域仍具有优势

技术争议：

怀疑 DeepSeek 使用知识蒸馏技术从 OpenAI 模型中学习
OpenAI 表示中国公司一直试图蒸馏美国 AI 公司的模型
DeepSeek 的具体技术实现细节和潜力尚不明确

重要特点：

DeepSeek 模型成本较低但性能很强大
该公司不属于中国主要 AI 企业，而是初创企业
在全球 AI 大模型竞争中引发关注
对美国 AI 产业造成明显的市场冲击

一、核心思想：模仿式学习

传统训练：学生直接看标准答案（硬标签）
- 例如：图片分类直接告诉学生 “这是猫”

2. 知识蒸馏：学生模仿老师的 “思考过程”

老师不仅给答案，还会说：“有 90% 概率是猫，8% 像狐狸，2% 像狗”
这种带有概率分布的答案被称为软标签（Soft Labels）

二、关键原理：温度调节

温度参数（T） 的作用：
- 高温（T > 1）：让概率分布更 “柔和”，暴露类别间关系
```
例如：猫→(0.9, 0.08, 0.02) 变为 (0.7, 0.2, 0.1)
```
- 低温（T = 1）：恢复原始概率分布
- 训练时先用高温学习整体关系，再用低温微调细节

蒸馏过程：
- 教师用高温生成软标签
- 学生同时学习软标签（知识）和真实标签（答案）
- 损失函数 = 软标签损失（KL 散度） + 硬标签损失（交叉熵）

三、技术进阶：知识的三种形态

响应式知识（最常用）
- 直接模仿教师模型的输出层概率分布
- 适合结构相似的学生模型

特征式知识（效果更好）
- 让学生模仿中间层的特征表示
- 需要设计适配层（Adapter）对齐特征维度

关系式知识（前沿方向）
- 学习样本之间的潜在关系（如对比学习）
- 例如：让相似样本在特征空间保持接近

四、典型应用场景

场景	案例	优势
模型压缩	BERT → TinyBERT	模型体积缩小 10 倍，推理速度提升 100 倍
跨架构迁移	CNN 教 Transformer	突破模型结构限制
隐私保护	教师生成合成数据教学	避免原始数据泄露
持续学习	旧模型教新模型	防止灾难性遗忘

五、代码示例（PyTorch 伪代码）

# 定义温度参数：
T = 3 
# 教师模型输出：
teacher_logits = big_model(inputs)
# 学生模型输出：
student_logits = small_model(inputs)

# 计算软标签损失：
soft_loss = KL_divergence(
    F.softmax(teacher_logits / T, dim=1),
    F.softmax(student_logits / T, dim=1)
) * (T ** 2)  # 温度补偿

# 计算硬标签损失：
hard_loss = CrossEntropy(student_logits, labels)

# 总损失：
total_loss = alpha * soft_loss + (1 - alpha) * hard_loss

六、学习建议

入门实践：先用 MNIST $/$ CIFAR 数据集尝试离线蒸馏
调参重点：温度参数 T（通常 3~10）、损失权重 alpha（0.5~0.7）
进阶方向：
- 动态温度调节（Curriculum Learning）
- 多教师协同蒸馏
- 无需数据的蒸馏（Data-free Knowledge Distillation）