curl -X POST “https://api.deepseek.com/chat/completions”
-H “Content-Type: application/json”
-H “Authorization: Bearer sk-xxx”
-d ‘{
“messages”: [
{
“role”: “user”,
“content”: “你是谁 你的模型版本是多少”
}
],
“model”: “deepseek-chat”
}’
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兼容了 openai 的格式而已
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多调几次 又告诉我 它是 deepseek-v3 助手
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文心4.0 上线的时候 也这样 那时候是纯api转发 套壳
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直接转发应该成本很高吧, 估计是用openai 训练了.如果是这样的话, 对消费者倒是无害.我记得openai 因为这事封过字节跳动
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大模型互相套词数据训练，屡见不鲜
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老生常谈了
正常，这种问题除了 openai 没有，其他一切模型全有，不值得大惊小怪
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正常，大模型训练数据没有特意训练他的自我意识，如果系统提示词不指明它自己是谁，大多数模型都会胡说八道
过度增加自我认知数据，会导致模型能力下降，这也是一种平衡吧。模型只要好用，它说它是谁有那么重要吗？
难道因为它说它是openai，就影响力它给你回答的问题，带来的便利？
开源的模型都会有部分存在这种现象，那些过度纠正的，就是一坨，难用的很。
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训练数据里，故意用了openai的合成数据。或者训练数据不小心被openai生成的数据污染了
就像前几天新上线的gemnin也说自己是claude一样
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可能所有模型都这样吧。可能没有这个问题的模型对这个问题微调过了
即使没有用其他的模型生成数据用于训练，单是互联网上的资料里这个问题就全是openai了
我的理解是用了openai来训练了，就像之前的字节，不然真用几百块gpu就能这个水平，吗？ 
不过他是公开了模型和论文的
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