DeepSeek是如何分析文本的,为什么有时会误解你

3、跨参数组的协同运算（以14B模型为例）

通过这样的流程，DeepSeek基本上正确理解了这句话的意思。

AI模型没有实际的知识库，参数更像神经元的连接强度。举两个对比案例：

关键差异是：模型不会真正「知道」五霸诸侯是谁，而是通过参数建立“五霸→权力→夸张比喻”的关联网络。

在分析文本时，参数量的优势体现在这三个层面：

1、细粒度模式捕捉

7B模型可能只能理解：五霸诸侯 ≈ 厉害的人

14B模型可以区分：五霸（历史具体性） + 诸侯（地域统治） → 强调权力范围的威风

2、长距离关联。

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

资深投资人揭秘Deepseek"不融资"生存法则

"他活像..." → (中间经过20层参数运算) → 联想到《白鹿原》中方言使用场景。

3、抗干扰能力。

当输入有噪声时，比如错误输入："他活像五八猪猴"。7B模型可能输出"像某种动物"；14B模型通过更多参数交叉验证，仍可能联想到正确表达。

但是，参数多≠真正理解，只是统计模式更丰富。就像给你一本方言词典（参数），但不生活在当地（具身体验），仍难完全掌握语言神韵。

三、为什么AI模型会犯错？

明白了AI模型是如何读懂文本的，也就很容易明白，为什么它会读不懂、误解一些文本。

如果用户输入的文本的字词的结构方式，AI模型从未见过，它就不能正确分析文本的意思。为了说明这个问题，我们举一个例子：

你楞得跟啥一样。

这也是我家乡的一句方言。我相信除了我家乡的人，没人知道这句话是什么意思。我们让DeepSeek来分析这句话。它是这么分析的：

1. 词汇拆解与参数激活。