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title: "DeepSeek V3“報錯家門”：我是 ChatGPT"
description: "DeepSeek V3 近期引發熱議，因其在測試中錯誤地稱自己為 ChatGPT。儘管有網友懷疑 DeepSeek V3 是否在 ChatGPT 的輸出上進行訓練，但整體討論認為這種可能性不大。網友 Riley Goodside 指出，DeepSeek V3 的表現與其訓練數據無關，且在 Pile 測試中得分接近 Llama 3.1 405B，顯示其質量不受 ChatGPT 數據影響。"
type: "news"
locale: "zh-HK"
url: "https://longbridge.com/zh-HK/news/223493342.md"
published_at: "2024-12-29T05:50:32.000Z"
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# DeepSeek V3“報錯家門”：我是 ChatGPT

> DeepSeek V3 近期引發熱議，因其在測試中錯誤地稱自己為 ChatGPT。儘管有網友懷疑 DeepSeek V3 是否在 ChatGPT 的輸出上進行訓練，但整體討論認為這種可能性不大。網友 Riley Goodside 指出，DeepSeek V3 的表現與其訓練數據無關，且在 Pile 測試中得分接近 Llama 3.1 405B，顯示其質量不受 ChatGPT 數據影響。

要説這兩天大模型圈的頂流話題，那絕對是非 DeepSeek V3 莫屬了。

不過在網友們紛紛測試之際，有個 bug 也成了熱議的焦點——

**只是少了一個問號，DeepSeek V3 竟然稱自己是 ChatGPT。**

甚至讓它講個笑話，生成的結果也是跟 ChatGPT 一樣：

加之 DeepSeek V3 這次爆火的一個亮點，就是訓練只花了 557.6 萬美元的成本。

於是乎，有人就開始懷疑了：**它不會是在 ChatGPT 的輸出基礎上訓練的吧？**

好巧不巧，**Altman**也發了一個狀態，似乎在暗諷着什麼……

不過 DeepSeek V3 並非是第一個出現**“報錯家門”**的大模型。

例如**Gemini**就曾説過自己是百度的**文心一言**……

那麼這到底是怎麼一回事？

## 為什麼 DeepSeek V3 報錯家門？

首先需要強調的一點是，從目前網友們整體討論的觀點來看，説 DeepSeek V3 是在 ChatGPT 輸出上訓練的**可能性不大**。

之所以這麼説，正如網友 Riley Goodside 所總結的那樣——**因為 ChatGPT 的影子無處不在。**

> 即便 DeepSeek V3 故意用 ChatGPT 的輸出做了訓練，但這並不重要。所有在 ChatGPT 之後出現的大模型，幾乎都見過它。
> 
> 例如 ShareGPT，一個並不新鮮的 ChatGPT 對話數據集，許多人已經嘗試在它和其它 ChatGPT 數據源上進行調整。但即便如此，也沒能出現 DeepSeek V3 級別的大模型。

緊接着，Riley Goodside 又拿出了 DeepSeek V3 報告中的一些證據：

> 而且要是用了 ChatGPT 數據的話，有些關於 DeepSeek V3 質量的問題是解釋不通的。
> 
> 例如 Pile 測試（基礎模型壓縮 Pile 的效果），DeepSeek V3 得分幾乎與 Llama 3.1 405B 相當，這跟它接沒接觸 ChatGPT 數據無關。
> 
> 而且報告稱 95% 的 GPU-hours 用於預訓練基礎模型，即便是跟 ChatGPT 數據有關，那這部分也會在 post-training 階段發生（後 5%）。

而比起用沒用 ChatGPT 數據，或許我們應當更加關注的是為什麼大模型會頻繁出現 “報錯家門” 的問題。

TechCrunch 針對這個問題給出了一句犀利的點評：

> **因為 AI 公司們獲取數據的地方——網絡，正在充斥着 AI 垃圾。**

畢竟歐盟的一份報告曾預測，到 2026 年，90% 的在線內容可能是 AI 生成的。

這種 “AI 污染” 就會讓 “訓練數據徹底過濾 AI 的輸出” 變得困難。

AI Now Institute 的首席科學家 Heidy Khlaaf 則表示：

> 儘管存在風險，開發者依然被從現有 AI 模型中 “蒸餾” 知識所帶來的成本節約所吸引。
> 
> 意外地在 ChatGPT 或 GPT-4 輸出上進行訓練的模型，也不一定會展示出讓人想起 OpenAI 定製消息的輸出。

那麼現在對於網友們熱議的問題，量子位進行了一波實測，DeepSeek V3 目前還沒有解決這個 bug。

依舊是少了個問號，回答結果會不一樣：

## DeepSeek V3 更多玩法

不過有一説一，絕大部分網友對於 DeepSeek V3 的能力是給予了大大的肯定。

從各路 AI 大佬們集體直呼 “優雅”中就能印證這一點。

而就在這兩天，網友們陸續曬出了更多 DeepSeek V3 加持的**實用玩法**。

例如有網友拿 DeepSeek V3 和 Claude Sonnet 3.5 一決高下，在 Scroll Hub 中分別用它倆**創建網站**：

博主在測試之後，認為 DeepSeek V3 完全勝出！

還有網友分享了用 DeepSeek V3 在**AI 視頻編輯器**中的體驗。

他表示以後不用再在 FFMPEG 命令上浪費時間了，DeepSeek V3 不僅免費，還能改變你的工作流程：

AI 編程神器**Cursor**也能跟 DeepSeek V3 結合，來看一個做貪吃蛇的案例：

嗯，DeepSeek V3 是有點好用在身上的。

## One More Thing

對於此前公佈的 53 頁論文，也有網友關注到了一個非技術性的細節——

貢獻列表中，不僅展示了技術人員，還有數據註釋和商務等工作人員：

網友認為這種做法非常符合 DeepSeek 的調性：

本文作者：量子位，來源：量子位，原文標題：《DeepSeek V3“報錯家門”：我是 ChatGPT》

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