Re: [閒聊] DeepSeek是不是真的很強?
yt看到以後花了我兩個小時在摸 完全不會寫程式也不用高昂配備就可以給地端用
https://www.youtube.com/watch?v=Td_jdwRHofo
要注意
1.問問題cpu會飆車
2.可以用於工作 我餵他吃法律 他吃得算開心
這東西可以吃地端資料就可以用於工作 但還沒想到能幹嘛...
=================
FROM deepseek-r1:7b
PARAMETER temperature 0.5
SYSTEM """
記事本輸入敘述對話需要參考的內容(地端無法讀網路 只能地端)
然後去除.txt即可
可以做角色扮演也可以回答指定法條 ====的上方是EW內容
"""
=================
指令
cd C:\Users\user\Desktop\1 檔案路徑
ollama create EW -f ./EW EW是檔案名稱,要先將EW打好
ollama run EW
https://i.imgur.com/yhUnMGF.jpeg
還沒讀地端資料時
回答跟大便一樣..不過當初chatgpt也是從亂回開始
https://i.imgur.com/SqL7HCW.jpeg
讀地端資料後就像個人了
https://i.imgur.com/w2wHmkM.jpeg
※ 引述《protoss97 (wei)》之銘言:
: ※ 引述《subsonic (索尼克)》之銘言:
: 試著讓deepseek寫一小章
: ### **第一章:黑船之繭(1890)**
: 森鷗外的手錶停在凌晨三時十七分。
--
https://www.youtube.com/watch?v=sEQf5lcnj_o Unravel - Tokyo Ghoul OP [Piano]
--
地端是啥
抓到了,中共同路人
其實用lmstudio更簡單 不用打任何指令
可是我用lm studio很慢 不知道為甚麼...可能是他更吃資源
接地氣的意思嗎
然後聽說7B審查會比較多一點 可是8B的中文又比較差一點
怎麼一堆人都是拿去玩養自己的AI老婆XD
工作上叫本地機房也是說地端啊 支語警察是不是沒工作
過 點點點
用gpu跑32b 4Q基本沒問題 用cpu滿恐怖的
*Q4
你的電腦配備呢? 我用起來是lmstudio快非常多
因為它有vulkan加速 A卡也能用
我是老機器 GA401 16gb ram rtx 2060
※ 編輯: howtotell (36.227.249.251 臺灣), 02/02/2025 14:53:56如果不用gpu體感是跟用ollama差不多 實際不知道
因為ollama也沒顯示每秒幾個token
2060 6GB的話應該勉強塞得下去才對
不過可能太緊繃 所以你用lmstudio VRAM不夠 所以沒GPU加速
用ollama它有幫你塞進去有用到GPU加速所以就快很多
感謝大大 我找找看能不能硬塞..
有promt可以繞過審查吧
會大吃CPU的話 速度還真的會慢到一個難受
temperature設0.5會不會有點低阿?
https://i.meee.com.tw/TgkuvBF.png deepseek建議
這一定要用GPU跑的
寫作設到1.5呢 雖然1.5感覺很怪 一般不是0~1嗎?
我目前用0.5的對話其實就滿長的,1.5他可能需要更多資
源我不知道能不能負擔
其實我要的也只是簡單的問與答,但是0.5他現在就打幾百
字了
理論上temperature是不影響回應長度的
溫度影響的不是長度,而是發散性或創意性
他是讓模型更有機會去選擇機率比較低的結果
設高一點理論上會比較有"創意"
9
首Po我讓他續寫手塚火鳥的未完成篇章 也就是近現代篇 結果還滿有模有樣 優化一下就是三個阿道夫等級作品 以後是不是人人都能創作了? ------------------------- 手塚治虫未完成的《火之鳥·近現代篇》被普遍认为是他最神秘的遺憾。根據手塚工作室爆
結果今天就被踢爆是中國大外宣了 研究機構:DeepSeek硬體GPU支出逾160億台幣 SemiAnalysis指出,中國對沖基金幻方量化(High-Flyer)在2023年5月成立「深度求索」(DeepSeek)以推動AI技術研發,在此之前,幻方量化於2021年,也就是任何出口管制生效前,投資購買了1萬顆輝達(Nvidia)A100 GPU。 報告指出,該公司在GPU的投資上花費超過5億美元。10
話說 我讓deepseek寫些色色的東西啊(讓他幫我寫些色色遊戲設定) 他現在大約寫完後會延遲十秒才收回去(如果他願意寫的話) 這是故意留給我時間讓我趕快複製貼上嗎 怎麼這麼貼心6
老哥 雖然中國真的很常唬爛 但也不能沒搞清楚就亂吐槽 反而自曝無知= = AI模型只要訓練一次(花幾天~幾個月)就能一直用3
是這樣的 美國人做事比較喜歡用正攻法 他們就很要求任何技術都要「科學」 你這麼做,你要拿出證據、拿出理論依據 不只要證明他真的會更好,還要說明他為什麼會更好40
這串一堆外行 首先 DeepSeek模型特點是 1. 訓練成本低 2. 推理成本低 先說訓練成本低11
假如以網路遊戲來類比,輝達就是遊戲的開發商與營運,其他開發AI的科技巨頭就是遊戲玩家 DeepSeek 則是一個發現了快速練等技巧的玩家。原本幾百小時才能練滿一個帳號,現在DeepSeek 找出了幾十個小時就能練滿的方法。 因為是快速練等,所以裝備可能還是跟不上那些扎實練功的科技巨頭玩家。但是可以縮減大量的遊戲時數,所以其他玩家也紛紛跟進,畢竟練滿角色可以少花幾張點數卡,看起來遊戲公司可能會陷入經營危機。 不過由於遊戲的內容實在太豐富,大家都想多練幾個帳號來玩,長久來看玩家們還是會繼續買點數卡挹注遊戲公司營收。 以現實人物來比喻的話,輝達是經營天堂的遊戲橘子,DeepSeek是找出一堆遊戲秘技的四叉貓11
: : 稍微說明一下好了 如果要偷 偷的方法就是花錢用openai 的api 然後用他產生qa pairs : 來做測試資料集 : : 看起來跟正常使用差不多 真的沒那麼好抓 也跟傳統意義上的資安沒有關係1
我的理解是 原本一份專業的工作只有研究生以上的人能處理 後來產業升級後變成高職就能身任 雖然還是可以繼續雇研究生 但是慣老闆愛省錢的結果肯定誰便宜用誰69
說回來 感覺很多人很氣訓練用別人資源 但是感覺又對openAI沒反應 我覺得這就很奇怪 因為OpenAI最知名的一個點
50
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