DeepSeek對垂直領域私域大模型訓練具有多方面的影響，主要體現在以下幾點：

1、降低訓練成本

算力成本降低：DeepSeek的訓練成本驟降95%，推理成本銳減75%，使得企業和機構在訓練垂直領域私域大模型時，無需像以往那樣投入大量資金用于購買昂貴的硬件設備和租賃高性能計算資源。

人力成本減少：其出現降低了數據準備的難度和成本，無需大量的人工標注數據，節省了時間和精力，讓開發人員可以將更多的精力投入到模型的優化和業務邏輯的實現上。

2、加速模型落地

簡化部署流程：傳統的大模型訓練需要拼湊算力、算法、數據等三要素，過程復雜且耗時。DeepSeek的出現簡化了這一過程，企業可以利用相關的大模型一體機等硬件產品，快速部署和訓練私域大模型，實現“開箱即用”的智能化方案，大大縮短了項目的實施周期。

提高行業滲透率：在一些對數據隱私和安全要求較高的垂直領域，如醫療、金融等，DeepSeek的開源策略和技術優勢能夠更好地滿足其需求，加速這些領域的AI滲透率。

3、提升模型性能

強化學習技術優勢：DeepSeek采用純強化學習(RL)實現“自我進化”，這種極簡的獎勵設計避免了復雜獎勵模型可能導致的“作弊”風險，使模型訓練更加高效、穩定，能夠引導模型朝著正確的方向發展，提高模型的訓練效果。基于此訓練的垂直領域私域大模型可以更好地適應復雜的業務場景和數據特點，提供更精準、可靠的輸出。

知識蒸餾機制助力：DeepSeek構建的跨維度知識蒸餾體系，將大型模型的推理邏輯解構并遷移到小型模型中，使小型模型也能獲得較好的性能。這對于垂直領域私域大模型的訓練具有重要意義，可以通過蒸餾技術將大規模的通用知識傳遞給小型的私域模型，讓其在有限的數據和資源條件下也能學習到豐富的信息，提升模型的性能和泛化能力。

綜上所述，DeepSeek對垂直領域私域大模型訓練產生了顯著影響。它降低了訓練成本，加速了模型落地，并提升了模型性能。然而，也伴隨著數據安全和隱私問題以及技術依賴和自主創新的挑戰。