Deepseek模型被投毒到底是个什么情况？

Question

1.deepseek从算法上到底为什么可以减少对GPU的依赖？
2.为什么现在豆包的使用率会比deepseek高，换言之豆包的优势在哪？
3.对于大模型的投毒有哪些方面？有没有高质量的相关论文可以参考学习？
4.推荐一下现在比较常用的数据集？
5.Ai模型（如CNN这种简单模型），Ai大模型（如Deepseek这种）现在都有哪些评价指标？
（刚做了基于CNN的AI模型投毒攻击，导师提出①尝试下攻击大模型的实验②增强数据量③除了图像还应考虑系统日志、自然语言处理的改进点。我就想到了之前Deepseek被数据投毒的攻击。

说实话，我们本科生对AI的认识真的很浅薄。上个学期，我们才刚学了人工智能基础，我就知道KNN，CNN，Transform（ANN），Yolo，残差神经网络，对数据集的了解就只有MINST，NSL＿KDD，CIFAR，对AI性能的评价体系也没有建立。

我一直都认为人的认知只能从自己已知的东西出发，不断向外探索。我不可能一下子就能着手去做一个自己完全不了解的东西。）

Answer 1

让 “紫雾凌寒” 来帮你回答,本回答结合 DeepSeek

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1. 关键点分析：
   - 要了解DeepSeek模型减少对GPU依赖的算法原理。
   - 对比豆包和DeepSeek，找出豆包使用率高的优势所在。
   - 全面掌握大模型投毒的各个方面并找到相关高质量论文。
2. 解决方案：
   - DeepSeek减少对GPU依赖的原因：
   • DeepSeek可能采用了一些优化的算法架构，比如更高效的模型压缩技术，像剪枝算法。通过去除不重要的连接或参数，减少模型的计算量，从而降低对GPU计算资源的需求。例如，稀疏矩阵乘法技术可以减少不必要的乘法运算，使得在相同计算任务下，对GPU的负载降低。
   • 还可能运用了量化技术，将模型参数从高精度的数据类型（如32位浮点数）转换为低精度的数据类型（如8位整数），在不显著损失模型性能的前提下，大大减少了计算量，进而减少对GPU的依赖。
   • 豆包的优势：
   • 性能方面：豆包经过大量数据的训练和优化，在多种自然语言处理任务中表现出色，能够准确理解和生成高质量的文本。例如在文本生成任务中，豆包可以生成逻辑连贯、语义准确的文章。
   • 功能多样性：提供了丰富的功能，如智能问答、文本摘要、翻译等。用户可以方便地通过简单的交互获取各种信息和服务，满足不同场景下的需求。
   • 用户体验优化：界面简洁易用，响应速度快，便于用户快速上手和使用，无论是在网页端还是移动端，都能提供流畅的交互体验。
   • 大模型投毒方面：
   • 数据投毒：攻击者在训练数据中故意插入错误或恶意的数据。例如，在图像识别模型的训练数据中加入错误标注的图像，使得模型在这些错误数据的影响下学习到错误的模式，从而降低模型在正常数据上的性能。
   • 模型参数投毒：直接篡改模型的参数。比如通过恶意软件或黑客手段修改模型权重文件中的参数值，使模型输出错误的结果。
   • 投毒方式：可以是在训练过程中悄悄注入恶意数据或参数，也可能是在模型部署后通过攻击模型的存储或传输环节来进行投毒。
   • 相关论文：
   • “BadNets: Identifying and Correcting Backdoored Neural Networks” 这篇论文详细研究了神经网络中的后门攻击（类似投毒），包括攻击原理和检测方法。
   • “Trojaning Attacks on Neural Networks” 探讨了针对神经网络的木马攻击，对理解大模型投毒有一定参考价值。
3. 多种解决方案的优缺点：
   - DeepSeek减少GPU依赖的方法：
   • 剪枝算法：
   • 优点：能显著减少模型规模和计算量，有效降低对GPU的需求，且在很多情况下能保持模型性能。
   • 缺点：剪枝策略选择不当可能会过度损失模型精度，需要仔细设计剪枝标准和方法。
   • 量化技术：
   • 优点：计算效率提升明显，可在硬件资源有限的情况下运行模型，并且能加快推理速度。
   • 缺点：可能会在一定程度上影响模型的准确性，尤其是对于复杂任务的模型。
   • 豆包优势方面：
   • 性能优势：
   • 优点：在多种任务中表现优秀能吸引大量用户，满足不同场景需求。
   • 缺点：随着新模型不断涌现，性能优势可能会随着时间推移而相对减弱，需要持续优化。
   • 功能多样性：
   • 优点：丰富功能方便用户，增加了用户粘性和使用频率。
   • 缺点：功能开发和维护成本较高，要确保各功能的稳定性和准确性。
   • 用户体验优化：
   • 优点：良好体验能快速吸引用户并提高留存率。
   • 缺点：对技术团队的开发和运维能力要求高，要不断优化以适应新的设备和网络环境。
   • 大模型投毒相关研究：
   • 不同投毒方式的研究：
   • 优点：深入研究各种投毒方式有助于全面了解安全威胁，为防范提供理论支持。
   • 缺点：研究成果可能滞后于实际攻击手段的发展，需要持续跟踪新的攻击方式。
4. 总结：
   DeepSeek模型减少对GPU依赖可能是通过模型压缩技术如剪枝和量化等算法实现。豆包使用率高在于其在性能、功能多样性和用户体验方面具有优势。大模型投毒包括数据投毒和模型参数投毒等方面，有相关高质量论文可供学习了解其原理和防范方法。通过对这些方面的分析，可以更深入地理解模型技术及其面临的安全问题。

希望以上解答对您有所帮助。如果您有任何疑问，欢迎在评论区提出。