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在Google Cloud官方博客文章中,DeepSeek - R1这个70亿参数的语言模型相关的错误信息正在失控。(并附上了[https://medium.com/google-cloud/running - deepseek - from - open - source - model - to - production - ready - api - on - google - cloud - vertexai - 8d3f57e488b9](https://medium.com/google-cloud/running - deepseek - from - open - source - model - to - production - ready - api - on - google - cloud - vertexai - 8d3f57e488b9)的链接)

讨论总结

该讨论主要围绕DeepSeek - R1在谷歌云相关博客(包括非官方的社区博客)中的信息展开。话题涉及DeepSeek - R1的模型参数(如7B参数模型)、是否被AI创作、信息是否为错误信息等多方面。评论者们各抒己见,存在不同的观点碰撞,讨论热度较高,表明大家对这一话题比较关注。

主要观点

  1. 👍 博客听起来像是100%由AI创作
    • 支持理由:文章风格等方面类似AI创作。
    • 反对声音:无明确反对声音。
  2. 🔥 存在很多人对DeepSeek - R1和蒸馏模型的混淆需要解释
    • 正方观点:有评论者称要向100多人解释两者区别。
    • 反方观点:无明确反方观点。
  3. 💡 7B参数模型存在内存、推理速度和冷启动时间方面的问题
    • 解释:在实际应用中会面临这些状况。
  4. 💡 包含DeepSeek - R1内容的文章并非出自官方Google
    • 解释:从文章发布的板块及性质判断。
  5. 💡 原帖所提及的文章不是谷歌云官方博客文章,原帖在纠正错误信息时自身却在传播错误信息
    • 解释:文章来源标识显示非官方,原帖存在误导情况。

金句与有趣评论

  1. “😂 The blog itself sounds 100% AI lmao”
    • 亮点:以一种诙谐的方式表达对博客创作来源的看法。
  2. “🤔 yoracale:I think I had to explain to over 100 people that the distilled models aren’t R1. 😭”
    • 亮点:突出了大众对模型的误解程度。
  3. “👀 Durian881:A 7B parameter model sounds impressive, but in practice, it means memory constraints, slow inference, and long cold start times.”
    • 亮点:阐述了7B参数模型的实际问题。
  4. “😂 Yeah, the author isn’t a Googler, they literally work at McDonald’s, in the McDonald’s generative ai lab.”
    • 亮点:调侃文章作者的工作单位,表达对文章的质疑。
  5. “🤔 goj1ra:So when the OP article says, "DeepSeek - R1 is a 7B parameter language model," it’s simply incorrect and extremely misleading.”
    • 亮点:直接指出原文章关于模型参数描述的错误。

情感分析

总体情感倾向较为复杂。一方面存在质疑、批评的态度,如对文章来源、内容准确性的质疑,认为存在错误信息、误导性内容等;另一方面也有部分肯定态度。主要分歧点在于对DeepSeek - R1相关信息的准确性判断以及原帖是否也存在传播错误信息的情况。可能的原因是不同评论者获取的信息来源不同,以及对相关概念(如模型参数、蒸馏模型等)的理解差异。

趋势与预测

  • 新兴话题:可能会进一步探讨DeepSeek - R1相关错误信息背后的商业利益关系,如MAg7寻求利益等情况。
  • 潜在影响:如果关于模型的错误信息继续泛滥,可能会影响大众对该模型以及相关AI技术的信任度,也可能影响相关企业(如谷歌云等)的声誉。

详细内容:

标题:关于 DeepSeek R1 信息混乱引发的 Reddit 热议

在 Reddit 上,一篇关于“DeepSeek R1 误传愈演愈烈”的帖子引发了广泛关注。该帖子https://medium.com/google-cloud/running-deepseek-from-open-source-model-to-production-ready-api-on-google-cloud-vertexai-8d3f57e488b9指出 DeepSeek-R1 是一个 7B 参数语言模型,此帖获得了众多点赞和大量评论。

讨论焦点主要集中在对这一信息的准确性和来源的质疑。有人认为这篇博客听起来像是完全由 AI 生成的,也有人指出其并非官方的谷歌云博客,而是谷歌云社区的文章,观点由作者表达,不一定反映谷歌的立场。

有用户分享道:“我认为我不得不向超过 100 个人解释,蒸馏模型不是 R1。😭” 还有用户表示:“我听到他们添加了 R1 时非常兴奋,然后发现不是真正的 R1 时非常失望。” 有人认为如果运行完整的 R1 和 v3,就不需要其他应用了,也有人因为指出不是同一件事而被踩。

有人认为当前的情况是部分人只看名称,不仔细阅读和理解内容。也有人提出像“DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B”这样的名称或许更不容易产生误解。

更有用户有趣地说道:“所以树莓派能运行,而 4090 却不能。这些人是吸毒了吗?”

对于这一话题,有人认为谷歌没有必要在 Medium 上发布帖子,有人则认为文章可能是由 3B 模型生成的,甚至有人猜测这可能是故意误导,以让 DeepSeek 看起来不好用。

总体而言,这次关于 DeepSeek R1 的讨论充满了争议和不同的观点,反映了人们对于信息准确性和来源的重视。但究竟如何准确理解和看待 DeepSeek R1 相关的信息,还需要进一步的探讨和研究。