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title: "DeepSeek V3“报错家门”：我是 ChatGPT"
description: "DeepSeek V3 近期引发热议，因其在测试中错误地称自己为 ChatGPT。尽管有网友怀疑 DeepSeek V3 是否在 ChatGPT 的输出上进行训练，但整体讨论认为这种可能性不大。网友 Riley Goodside 指出，DeepSeek V3 的表现与其训练数据无关，且在 Pile 测试中得分接近 Llama 3.1 405B，显示其质量不受 ChatGPT 数据影响。"
type: "news"
locale: "zh-CN"
url: "https://longbridge.com/zh-CN/news/223493342.md"
published_at: "2024-12-29T05:50:32.000Z"
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# DeepSeek V3“报错家门”：我是 ChatGPT

> DeepSeek V3 近期引发热议，因其在测试中错误地称自己为 ChatGPT。尽管有网友怀疑 DeepSeek V3 是否在 ChatGPT 的输出上进行训练，但整体讨论认为这种可能性不大。网友 Riley Goodside 指出，DeepSeek V3 的表现与其训练数据无关，且在 Pile 测试中得分接近 Llama 3.1 405B，显示其质量不受 ChatGPT 数据影响。

要说这两天大模型圈的顶流话题，那绝对是非 DeepSeek V3 莫属了。

不过在网友们纷纷测试之际，有个 bug 也成了热议的焦点——

**只是少了一个问号，DeepSeek V3 竟然称自己是 ChatGPT。**

甚至让它讲个笑话，生成的结果也是跟 ChatGPT 一样：

加之 DeepSeek V3 这次爆火的一个亮点，就是训练只花了 557.6 万美元的成本。

于是乎，有人就开始怀疑了：**它不会是在 ChatGPT 的输出基础上训练的吧？**

好巧不巧，**Altman**也发了一个状态，似乎在暗讽着什么……

不过 DeepSeek V3 并非是第一个出现**“报错家门”**的大模型。

例如**Gemini**就曾说过自己是百度的**文心一言**……

那么这到底是怎么一回事？

## 为什么 DeepSeek V3 报错家门？

首先需要强调的一点是，从目前网友们整体讨论的观点来看，说 DeepSeek V3 是在 ChatGPT 输出上训练的**可能性不大**。

之所以这么说，正如网友 Riley Goodside 所总结的那样——**因为 ChatGPT 的影子无处不在。**

> 即便 DeepSeek V3 故意用 ChatGPT 的输出做了训练，但这并不重要。所有在 ChatGPT 之后出现的大模型，几乎都见过它。
> 
> 例如 ShareGPT，一个并不新鲜的 ChatGPT 对话数据集，许多人已经尝试在它和其它 ChatGPT 数据源上进行调整。但即便如此，也没能出现 DeepSeek V3 级别的大模型。

紧接着，Riley Goodside 又拿出了 DeepSeek V3 报告中的一些证据：

> 而且要是用了 ChatGPT 数据的话，有些关于 DeepSeek V3 质量的问题是解释不通的。
> 
> 例如 Pile 测试（基础模型压缩 Pile 的效果），DeepSeek V3 得分几乎与 Llama 3.1 405B 相当，这跟它接没接触 ChatGPT 数据无关。
> 
> 而且报告称 95% 的 GPU-hours 用于预训练基础模型，即便是跟 ChatGPT 数据有关，那这部分也会在 post-training 阶段发生（后 5%）。

而比起用没用 ChatGPT 数据，或许我们应当更加关注的是为什么大模型会频繁出现 “报错家门” 的问题。

TechCrunch 针对这个问题给出了一句犀利的点评：

> **因为 AI 公司们获取数据的地方——网络，正在充斥着 AI 垃圾。**

毕竟欧盟的一份报告曾预测，到 2026 年，90% 的在线内容可能是 AI 生成的。

这种 “AI 污染” 就会让 “训练数据彻底过滤 AI 的输出” 变得困难。

AI Now Institute 的首席科学家 Heidy Khlaaf 则表示：

> 尽管存在风险，开发者依然被从现有 AI 模型中 “蒸馏” 知识所带来的成本节约所吸引。
> 
> 意外地在 ChatGPT 或 GPT-4 输出上进行训练的模型，也不一定会展示出让人想起 OpenAI 定制消息的输出。

那么现在对于网友们热议的问题，量子位进行了一波实测，DeepSeek V3 目前还没有解决这个 bug。

依旧是少了个问号，回答结果会不一样：

## DeepSeek V3 更多玩法

不过有一说一，绝大部分网友对于 DeepSeek V3 的能力是给予了大大的肯定。

从各路 AI 大佬们集体直呼 “优雅”中就能印证这一点。

而就在这两天，网友们陆续晒出了更多 DeepSeek V3 加持的**实用玩法**。

例如有网友拿 DeepSeek V3 和 Claude Sonnet 3.5 一决高下，在 Scroll Hub 中分别用它俩**创建网站**：

博主在测试之后，认为 DeepSeek V3 完全胜出！

还有网友分享了用 DeepSeek V3 在**AI 视频编辑器**中的体验。

他表示以后不用再在 FFMPEG 命令上浪费时间了，DeepSeek V3 不仅免费，还能改变你的工作流程：

AI 编程神器**Cursor**也能跟 DeepSeek V3 结合，来看一个做贪吃蛇的案例：

嗯，DeepSeek V3 是有点好用在身上的。

## One More Thing

对于此前公布的 53 页论文，也有网友关注到了一个非技术性的细节——

贡献列表中，不仅展示了技术人员，还有数据注释和商务等工作人员：

网友认为这种做法非常符合 DeepSeek 的调性：

本文作者：量子位，来源：量子位，原文标题：《DeepSeek V3“报错家门”：我是 ChatGPT》

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