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DeepSeek，做AI竞赛的破局者

时间：2025-03-05 00:03:18 来源：腰金衣紫网作者：马念先

该项目在全国颠覆性技能创新大赛中荣获优胜奖，竞赛局并估计将于年末开端进行首例临床试验。

竞赛局之前的作业运用了两种办法来缓解这些问题：运用东西和检索增强生成（RAG）。其次，竞赛局研究人员运用LLM创立一个天然言语界面，答应用户用通用言语提出问题，并经过图表等办法来探究巨大的数据库。

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更杂乱一点的比方「加利福尼亚州是世界上最大的经济体吗？」（这里边暗含了所比较的实体——加利福尼亚州与其他国家/区域比较，竞赛局而不是美国各州）。例如，竞赛局比较查询或许包含来自美国一切50个州或全球194个国家的多个表的多年数据。关于每个问题，竞赛局都会从根本模型中挑选带有计算数据的答案（约400个），竞赛局然后将这些呼应提供给功用更强壮的LLM（Gemini1.5Pro），指示它环绕计算数据点引进天然言语数据同享调用。

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所运用的提示包含三个示例作为辅导，竞赛局要求注释出计算值和单位，还要指示数据同享调用包含地名、目标和日期等。竞赛局上表显现了RIG办法的现实精确性目标（DataCommons中的计算数据与101个查询中的LLM呼应进行比较的状况）。

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关于这个问题，竞赛局谷歌在近来推出了自己谋划已久的大型数据库DataCommons，以及在此根底上诞生的大模型DataGemma。

下表的成果表明，竞赛局LLM在引证数字时一般是精确的(99%)，当依据这些说法进行推论时，精确性会下降，在6-20%的时刻内得出过错的推论。刚来且末时，竞赛局这儿的一切都是应战，不论是日子、工作环境仍是饮食文化，都令她感到生疏和不适应。

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(责任编辑：闫伟)

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