再次引发轰动✿★✿ღ★。由DeepSeek团队共同完成✿★✿ღ★、梁文锋担任通讯作者的DeepSeek-R1研究论文✿★✿ღ★，登上了国际权威期刊《Nature》的封面✿★✿ღ★。

　　今年1月✿★✿ღ★，DeepSeek曾在arxiv公布了初版预印本论文✿★✿ღ★，相较而言✿★✿ღ★，此次发布在《Nature》的版本补充了更多模型细节金宝搏188✿★✿ღ★，减少了描述中的拟人化说明✿★✿ღ★。在补充材料中✿★✿ღ★，DeepSeek提到了R1模型的训练成本仅29.4万美元✿★✿ღ★，以及回应了模型发布之初关于蒸馏OpenAI的质疑✿★✿ღ★。

　　今年1月✿★✿ღ★，有报道提到✿★✿ღ★，OpenAI研究人员认为✿★✿ღ★，DeepSeek可能使用了OpenAI模型的输出来训练R1✿★✿ღ★，这种方法可以在使用较少资源的情况下加速模型能力提升✿★✿ღ★。

　　在论文的补充资料部分✿★✿ღ★，DeepSeek回应了关于DeepSeek-V3-Base训练数据来源的问题✿★✿ღ★。“DeepSeek-V3-Base的训练数据仅来自普通网页和电子书✿★✿ღ★，不包含任何合成数据金宝搏188✿★✿ღ★。在预训练冷却阶段✿★✿ღ★，我们没有故意加入OpenAI生成的合成数据✿★✿ღ★，此阶段使用的所有数据都是通过网页抓取的✿★✿ღ★。”DeepSeek表示✿★✿ღ★。

　　不过✿★✿ღ★，DeepSeek也说明✿★✿ღ★，已观察到一些网页包含大量OpenAI模型生成的答案✿★✿ღ★，这可能导致基础模型间接受益于其他强大模型的知识188BET金宝搏亚洲真人体育✿★✿ღ★！✿★✿ღ★。此外✿★✿ღ★，预训练数据集包含大量数学和编程相关内容✿★✿ღ★，表明DeepSeek-V3-Base已经接触到大量有推理痕迹的数据✿★✿ღ★。这种广泛的接触使模型能够生成较为合理的解决方案✿★✿ღ★，强化学习可以从中识别并优化输出质量中兴n760驱动✿★✿ღ★。DeepSeek表示✿★✿ღ★，已在预训练中针对数据污染进行了处理✿★✿ღ★。

　　哥伦布市俄亥俄州立大学的AI研究员Huan Sun表示金宝搏188✿★✿ღ★，这一反驳与我们在任何出版物中看到的内容同样具有说服力中兴n760驱动✿★✿ღ★。Hugging Face的机器学习工程师✿★✿ღ★、同时也是论文审稿人之一的Lewis Tunstall补充说✿★✿ღ★，尽管他不能100%确定R1未基于OpenAI示例进行训练188金宝搏官网登录✿★✿ღ★，✿★✿ღ★，但其他实验室的复制尝试表明✿★✿ღ★，DeepSeek的推理方案可能足够优秀而无须这样做✿★✿ღ★。我认为现有证据已相当明确地表明✿★✿ღ★，仅使用纯强化学习即可获得极高性能✿★✿ღ★。他表示中兴n760驱动188bet金宝搏·中国官网✿★✿ღ★，✿★✿ღ★。

　　DeepSeek也在补充资料部分提到DeepSeek-R1的训练成本✿★✿ღ★。在DeepSeek-R1的研究过程中✿★✿ღ★，团队使用 A100 GPU 完成了较小规模模型（30B参数）的实验✿★✿ღ★，随后团队将训练扩展至 660B参数的R1-Zero和R1模型✿★✿ღ★。

　　DeepSeek表示中兴n760驱动✿★✿ღ★，假设H800的租赁价格为每小时2美元✿★✿ღ★，DeepSeek-R1-Zero训练成本20.2万美元✿★✿ღ★，SFT数据集创建花费1万美元188金宝搏官网✿★✿ღ★，✿★✿ღ★，DeepSeek-R1训练成本8.2万美元✿★✿ღ★，这三项的总成本为29.4万美元金宝搏188✿★✿ღ★。折合成人民币✿★✿ღ★，这些成本约200万元金宝搏188✿★✿ღ★。

　　R1基于DeepSeek-V3模型训练中兴n760驱动金宝搏188官网app✿★✿ღ★。✿★✿ღ★，不过✿★✿ღ★，即便加上训练V3模型所花费的约600 万美元训练成本✿★✿ღ★，总金额仍远低于竞争对手的模型所花费的数千万美元✿★✿ღ★。

　　DeepSeek-R1已经成为了全球最受欢迎的开源推理模型✿★✿ღ★，Hugging Face下载量超1090万次✿★✿ღ★。到目前为止✿★✿ღ★，DeepSeek-R1也是全球首个经过同行评审的主流大语言模型✿★✿ღ★。

　　Lewis Tunstall表示✿★✿ღ★，“这是一个非常受欢迎的先例✿★✿ღ★，如果没有公开分享这一流程大部分内容的规范✿★✿ღ★，就很难评估这些系统是否存在风险✿★✿ღ★。”当前 AI 行业不乏刷榜的传闻✿★✿ღ★，基准测试可被操控✿★✿ღ★，而经过独立的同行评审显然也能打消疑虑✿★✿ღ★。

　　以往的研究主要依赖大量监督数据来提升模型性能✿★✿ღ★。DeepSeek的开发团队则开辟了一种全新的思路✿★✿ღ★，即使不用监督微调（SFT）作为冷启动✿★✿ღ★，通过大规模强化学习也能显著提升模型的推理能力金宝搏188✿★✿ღ★。如果再加上少量的冷启动数据✿★✿ღ★，效果会更好✿★✿ღ★。

　　在强化学习中✿★✿ღ★，模型正确解答数学问题时会获得高分奖励✿★✿ღ★，答错则会受到惩罚188金宝搏官方网站✿★✿ღ★。✿★✿ღ★。因此模型学会了推理✿★✿ღ★，逐步解决问题并揭示这些步骤✿★✿ღ★，从而更有可能得出正确答案金宝搏188✿★✿ღ★。这使得 DeepSeek-R1 能够自我验证和自我反思中兴n760驱动✿★✿ღ★，在给出新问题的答案之前检查其性能✿★✿ღ★，从而提高其在编程和研究生水平科学问题上的表现金宝搏188✿★✿ღ★。

　　DeepSeek在模型训练中✿★✿ღ★，采用了群组相对策略优化（GRPO）来降低训练成本✿★✿ღ★，设计奖励机制决定着强化学习优化的方向✿★✿ღ★，同时团队设计了简单模板来引导基础模型金宝搏188下载✿★✿ღ★，要求模型先给出推理过程✿★✿ღ★，再提供最终答案✿★✿ღ★。

　　为了使更高效的小模型具备 DeepSeek-R1 那样的推理能力✿★✿ღ★，开发团队还直接使用 DeepSeek-R1 整理的 80 万个样本对 Qwen 和 Llama 等开源模型进行了微调✿★✿ღ★。研究结果表明✿★✿ღ★，这种简单的蒸馏方法显著增强了小模型的推理能力✿★✿ღ★。