Deepseek檢索漢語可能更貼近人腦的思維方式_風聞

【本文來自《大模型裏中文優於英文》評論區，標題為小編添加】

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• ### 4. **語義理解**

   - **英文**：

     - 英文的語義理解相對直接，尤其是在上下文較短的情況下。

   - **中文**：

     - 中文的語義理解更具挑戰性，因為中文的詞彙多義性更強，且上下文依賴性更高。

     - 例如，中文的成語、俗語和隱喻需要更深層次的語言理解能力。

   **結論**：中文的語義理解對模型的要求更高。

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### 5. **模型表現**

   - **英文**：

     - 由於英文的訓練數據更多，大模型在英文任務（如文本生成、翻譯、問答）上的表現通常更好。

   - **中文**：

     - 中文的表現近年來有了顯著提升，尤其是在專門針對中文訓練的模型（如百度ERNIE、騰訊MLM）中。

     - 但在某些複雜任務（如詩歌生成、古文翻譯）上，中文模型的表現仍有提升空間。

   **結論**：英文模型的表現通常更穩定，中文模型在特定領域表現優異。

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### 6. **應用場景**

   - **英文**：

     - 英文是全球通用語言，適合國際化的應用場景（如跨語言翻譯、全球客服）。

   - **中文**：

     - 中文在中國市場和相關領域（如中文社交媒體、電商、內容創作）中具有重要地位。

   **結論**：英文更適合全球化應用，中文在中文市場中有獨特優勢。

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### 總結

- **英文**在大模型中通常表現更好，因為其數據資源豐富、語言結構簡單，且研究歷史更長。

- **中文**在大模型中的表現正在快速提升，尤其是在專門針對中文優化的模型中，但其複雜性和分詞問題仍然是一個挑戰。

因此，不能簡單地説中文“優於”英文，或者反之。兩者的優劣取決於具體的應用場景和任務需求。未來，隨着多語言大模型的發展，中文和英文的表現差距可能會進一步縮小。

你沒有真正明白Deepseek的優勢，還是在用機器思維來認識理解世界。

人工智能你最終還是要理解人腦，記憶是什麼、邏輯是什麼，機器能夠記住每一個細節，但是還是沒有創造力，人腦記不住所有的東西，但是還是能夠創造。可見人工智能並不是要關注精確性，恰恰是模糊性才可能產生智能。

英語這類語言有精確性，比如時態、人稱、單複數，但是精確性就意味着沒有關聯性，比如牛肉、羊肉、雞肉，但是漢語因為模糊性就使得各種語句有各種關聯，這種各種關聯也就是文章説的用各種視角來審視分析語義，思維能力可能就是由此產生。就好比人腦的神經元，這是一個網絡，每個神經元都和好幾個別的神經元連接，互相反饋，Deepseek用各種視角分析漢語語句，就好比建立了多個神經元，然後比較提煉，所以Deepseek檢索漢語可能更貼近人腦的思維方式。