DeepSeek是如何分析文本的,为什么有时会误解你

参数量的增长，是为了覆盖更多知识维度。例如，一个14B参数的模型，存储了超过100种编程语言的语法规则；记忆了50万条常识知识；建立了10亿级的概念关联。

这样，等你向AI模型输入一句话时，它能根据自己的“知识”和参数，对这句话进行解析，去理解你的意思。

在实际的神经网络中：

以14B参数的模型为例，大约有40个这样的层；每层需要约3.5亿参数；加上词嵌入等其它参数，总数达到140亿。

参数越多，计算量越大，就越需要量化技术（如GPTQ、GGUF）来压缩参数，让大模型能在普通显卡上运行。

为什么7B模型比14B快那么多？这就像用精简版乐高套装（7B）和完整版（14B）拼模型的区别，参数越少运算速度自然越快，但细节表现力也会下降。

二、AI模型是如何解读用户输入的文本的

当用户在AI模型输入一段文本时，AI模型会对每句话进行解析，通过参数中的模式和关联来生成响应。我们举一个方言的例子：

评论:当DeepSeek不小心记起了"六四"

问今天几月几号?DeepSeek回答笑翻网络

这是DeepSeek写的北京高考作文能打几分

他活像个五霸诸侯。

这是我家乡（河南省西南部）的一句方言，我不知道别的地方是否也有类似的说法。但我可以肯定，在网上不可能查到这样的方言用法。当地老百姓99%不知道他们日常所说的“wu ba zhu hou”怎么写。实际上，我从小到大一直困惑这个“wu ba zhu hou”到底是哪几个字，一直以为是“武霸猪猴”，形容一个人飞扬跋扈。一直到长大后才悟出来指的是春秋五霸，战国诸侯。

我告诉DeepSeek这是一句方言，但没告诉它这是哪里的方言。让它自己来分析。它是怎么分析的呢？它说：

假设这句话出现在山西/陕西方言中，模型的处理流程如下：

1、词语拆解与模式识别。即先把这句话拆解成很多语素，与自己的参数联系起来。