GEO思维|豆包、DeepSeek、文心一言等各大AI平台中的展现率。

何为深度学习

GEO思维|豆包、DeepSeek、文心一言等各大AI平台中的展现率。

AI（人工智能Artificial Intelligence）模型最大的突破之一就是深度学习。

这是AI模型绕不开的一个概念。

何为深度学习？

举个很直观的例子，我们端起桌子上的一杯水，看起来似乎非常简单，这是大脑基于视觉信号和过往经验进行判断的结果，背后涉及神经元间无数次的信号传递与整合。

当我们的大脑接收外界信息时，通过各种感官输入，最终各种信息都会被转换成神经元的激活模式。感官激活的模式各不相同，大脑就是将这些信息关联起来进行决策。

人类大脑约有860亿个作为信息处理基础单元的神经元，每个神经元不仅能产生最高每秒1000次的电脉冲以承载信号，还会通过树枝状分支与数千个同类连接成复杂网络，最终支撑起人类的感知、思考等各类神经活动。

人脑从接收信息到决策输出的整个过程，存在很多中间层，这个中间层可以理解为大脑复杂的思考过程，正是 AI技术的核心模仿目标。

要实现这种模仿，深度学习就成了关键的技术路径，它本质是一套试图复刻人脑神经系统处理复杂信息的数学模型，但是相较于拥有数百亿个“神经元” 的人类，深度学习更像是对人脑信息处理逻辑的 “简化借鉴”。

诚然，真实的大脑思考结构远比这些模拟神经元的数学模型复杂得多，也不是我们本次深究的范畴。

随着计算机算力的提升，可以训练出有成千上万层的中间层，深度学习由此得名。

早期，AI领域受到算力、技术等条件的限制，并未让深度学习落地。

当下，深度学习俨然已经成为主流技术的底座，甚至是标配。

从之前实现深度学习，到现在更多的是聚焦于如何不断优化深度学习的结构、训练方式、数据利用效率等。

我们所熟知的ChatGPT、文心一言等大模型，还有自动驾驶感知等应用，本质上都是深度学习的延伸。

二、自然语言处理技术

AI研究的目的是希望计算机拥有像人类一样的智慧，如何让计算机理解人类语言，进行有效沟通就成了AI领域最具挑战性的技术分支。

这里就涉及自然语言处理技术（NLP）。通俗来说，人类在交流中形成的语言统称为自然语言，它是人类长期社交中自发形成的，并且还带有个人感情色彩。

而自然语言处理就是通过一系列的算法体系，让计算机能像人一样既要“读懂” 人类的话，也要 “说对” 人类的话。

从人机交流互动的角度衍生出两个领域：自然语言理解和自然语言生成，这个也比较好理解。

这也是长期以来需要不断深耕的技术，没有结束只有更好。

自然语言处理（NLP）经历了从“有监督的NLP”到“自监督NLP”的发展。

例如，当我把这句话让AI识别：

先告诉AI机器：“今天真开心”这句话，标签是“正面情绪”。

再告诉AI机器：“这部电影好烂”这句话，标签是“负面情绪”。

AI机器接收到一个完整的对话后，如果后期出现形同的句子，他就会判断，这句话是“正面情绪”还是“负面情绪”，如果语料库里没有这些标签，出错的概率就比较大。

这意味着，你要把这些内容一一标注出来，投喂给AI机器，工作量极大，前几年就衍生出了数据标注师这类职业。

这就是有监督的NLP。

而自监督NLP，就不需要这么麻烦，自己从海量内容里摸透语言的 “潜规则”。

比如看了100万句话后，机器自己发现“开心”、“高兴”常出现在夸人的句子里，自己就会判断出这些是“正面情绪”。

方便我们理解，可以参考如下公式：

有监督NLP=人给“句子 + 标签”（答案），机器照着学→你输入的内容要标注而且容易出错。

自监督NLP=人只给“海量内容”，机器自己找规律→你输入的内容不用标注且会举一反三。

这更像是，同样是学数学，有人靠背例题答案（有监督算法），有人靠自己琢磨公式逻辑（自监督算法），背后都是怎么解题的思路（算法），只是路径不一样。

为了更好地理解，深度学习、自然语言处理、大语言模型三者的关系，可以进一步看看如下对比。

【技术根基层】深度学习（父亲）

核心定位：AI的“底层技术方法”，像地基一样支撑所有复杂AI能力。

关键作用：让机器拥有“自主从数据里学规律”的能力（不用人手动写规则）。

形象类比：家里的“父亲”，提供最核心的“基因”（技术能力）。

向下关联：是“自然语言处理”的能力来源。

【应用场景层】自然语言处理（NLP）（儿子）

核心定位：深度学习的“语言专属应用领域”，聚焦“人机语言交互”问题。

关键作用：把深度学习的“自主学习能力”，用到“看懂文字、生成回答、翻译”等语言任务上。

形象类比：家里的“儿子”，继承父亲的“基因”（技术），但有自己的“专属目标”（解决语言问题）。

双向关联：上承深度学习的能力，下启大语言模型的落地。

【成果落地层】大语言模型（LLM）（孙子）

核心定位：NLP领域的“顶级成果”，是能处理“通用语言任务”的“万能工具”。

关键作用：整合深度学习的“技术基因”+ NLP的“语言经验”，能同时搞定写文章、答问题、编代码等。

形象类比：家里的“孙子”，同时继承父亲（NLP）的“目标”和爷爷（深度学习）的“能力”，还做到了“更强更好”。

向上关联：是深度学习+NLP结合后的“终极落地成果”。

从对比中不难发现，深度学习+自然语言处理共同促进了大语言模型技术发展。

三、大语言模型技术

基于“深度学习”和“自然语言处理”技术的崛起，大语言模型（Large Language Model，LLM）应运而生。

大语言模型本质是 “以深度学习为基础、以Transformer为架构、靠海量数据训练、能输出语言理解与生成能力的复杂 AI 系统。

四个部分环环相扣，共同支撑其像人类一样用语言交互。

深度学习的“多层神经网络”能像人类大脑一样，从数据中“逐层学习复杂规律”（比如从 “单个词” 学到 “短语搭配”，再到 “句子逻辑”）。

大语言模型中Transformer架构的 “注意力机制”，更是解决了 “长文本理解” 的痛点（比如能关联 “文章开头的人物” 和 “结尾的代词”）。

大语言模型就是在这个基础上，把“深度学习的规模” 和 “NLP 的目标” 拉到了极致 ，用“千亿级参数的深度学习模型”，消化“万亿级的自然语言数据”，最终让机器第一次具备了“通用的语言理解与生成能力”。

四、Transformer模型

Transformer模型，有三种自注意类型：

第一种注意力：锁定 “查询中的焦点词”，把注意力集中在这个最核心的词上。

你问豆包AI时，最烦的就是 “想找A，结果出来一堆无关的B” 。这种注意力的作用，就是让模型先“抓准你要的核心” 。

比如你搜“北京故宫门票预约” ，模型会先盯着“北京故宫”、“门票预约” 这两个关键信息，不会把 “北京颐和园攻略”“故宫历史故事” 这些不相关的内容当成重点。

豆包AI会先明确：

用户搜“北京故宫门票预约”时，核心需求是解决“怎么约”的问题，不是“了解故宫相关的所有信息”。

比如你周末要带孩子去故宫，打开手机搜“北京故宫门票预约”。

你的真实目的是：

想知道“在哪约”（官网 / 小程序？），

“什么时候能约”（提前 7 天还是 3 天？），

“约不上怎么办”（有没有候补通道？）——这些是“核心需求”。

而“故宫攻略（比如哪个门进人少）”和“故宫历史（比如太和殿建于哪年）”，虽然都和 “故宫” 有关，但属于 “你可能之后会关心，但当下不需要” 的边缘信息。

这时候第一种注意力（聚焦查询词）的作用就体现了。

它会盯着“门票预约” 这个核心动作，优先把 “预约入口”、“预约步骤”、“预约时间限制” 这些内容推给你，而不是把 “故宫攻略”和“历史故事” 放在最前面，哪怕后者和“故宫” 沾边，也不会抢 “预约” 这个核心需求的风头。

如果你是做故宫周边服务的企业，想让内容被豆包、DeepSeek 收录，就要针对不同用户的 “核心需求”，把内容拆得更细，避免 “一篇内容混着所有信息”。

针对“想预约门票” 的用户：

写《北京故宫门票预约指南：入口 + 时间 + 候补技巧》，全文聚焦 “预约”，别在里面大篇幅讲 “游玩攻略”“历史”——否则模型的第一种注意力会抓不准你的核心，导致想约门票的用户刷不到你的内容。

针对“想查攻略” 的用户：

写《北京故宫游玩攻略：最佳路线 + 避坑指南》，全文聚焦 “游玩”，别在里面过多讲 “门票预约步骤”，这样想查攻略的用户会觉得内容跑偏，模型也会判断你的内容“核心不清晰”。

这样才能精准匹配到有对应需求的用户，提高收录后的曝光和转化。

第二种注意力：针对 “当前查询词”，分析 “其他所有词” 与它的关联程度，筛选出对理解查询词最关键的相关信息。

在和你对话推荐时，豆包会“考虑更多”，但这种 “多” 的底层逻辑，其实正是第二种注意力（判断 “其他词与核心需求的相关性”）在更细致地工作 ，它不是无差别地堆砌信息，而是围绕你的核心需求，把“相关度高的细节都考虑到，不相关的信息都筛掉”。

我们用“学生党买洗发”的场景，具体看它怎么“考虑更多”。

假设你说：“我是学生党，油头，头屑多，预算 50 元以内，想要香味淡一点的洗发水。”

这里你的核心需求是“选适合的洗发水”，而 “学生党”、“油头”、“头屑多”、“50元内”、“香味淡” 都是 “其他词”。而“选适合的洗发水” 是最终要解决的 “核心目标”。

豆包的“考虑更多”，本质是第二种注意力在逐个判断这些词和 “选洗发水” 的相关性，并把每个相关点都落实到推荐里。

先判断“油头” 和 “洗发水” 的相关性，油头需要“控油清洁”，所以推荐时会优先选 “控油型配方” 的产品，排除 “滋润型（适合干皮）” 。

再判断“头屑多” 和 “洗发水” 的相关性，头屑多需要“去屑成分”，所以会在控油基础上，额外筛选含这些成分的，排除 “无去屑功能” 的。

接着判断“50 元内” 和 “洗发水” 的相关性，预算有限，所以会排除 100 元以上的品牌，聚焦平价开架款（如某柔、某婷的基础款）。

最后判断“香味淡” 和 “洗发水” 的相关性 ——避免推荐“浓香花果调” 的，优先选 淡香、无香的款式，甚至会提醒某款香味偏淡，某款可能稍浓。

而那些和你需求相关性弱或无关的信息，比如“适合染后修护的洗发水”、“100ml小瓶装（学生党可能更需要大瓶耐用款）”、“进口高端品牌”，豆包会自动筛掉，不会塞进推荐里。

所以“考虑更多”，不是它想得多，而是它通过第二种注意力，把你提到的每个需求细节都和核心目标（选洗发水）做了相关性匹配，确保推荐里每一条信息都和你的需求有关，既不会漏了“控油”、“去屑” 这些关键需求，也不会加无关信息让你混乱，最终让推荐更贴合你的具体情况。

第三种注意力：是“值头”，用于保存每个词的上下文信息。

值头（Value Head），你可以把它理解为一个临时笔记本，用来储存对话中每个词的语义，以及这些词和上下文的关联。

比如你和豆包聊天：

“我昨天买的羽绒服，今天发现拉链坏了”，这时候“值头” 这个 “笔记本” 里，不会只零散记 “昨天”、“羽绒服”、“拉链坏了” 这几个词。

而是会特意标注它们的关联：羽绒服是昨天买的那一件，拉链坏了是这件昨天买的羽绒服的问题。

所以当你接着说“能退换吗？” 时，豆包不用问 “你说的是哪件衣服？”，就能自动知道你问的是 “昨天买的那件羽绒服”， 正是“值头” 通过保存 “词与上下文的关联”，帮你省了重复解释 “我问的是昨天买的那件”的麻烦。

2022年11月30日，OpenAI推出新一代大模型ChatGPT，自然语言处理更是走向了一个新的台阶。让自然语言处理的重点从自然语言理解转向了自然语言生成。

未来，豆包、文心一言等NLP平台还可能成为下一代搜索引擎，回答人们提出的任何问题。

在被问到一个问题时，NLP搜索引擎会立即消化所有与该问题相关的内容，并且针对某些功能或为特定行业提供定制化的回答。

你的企业是否也会关注在豆包、DeepSeek、文心一言等各大AI平台中的展现率。

部分参考资料：

1.AI未来进行式

2.大语言模型：原理、应用与优化

3.自然语言处理百科.

4.维基百科.自然语言处理

5.这就是ChatGPT