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在DeepSeek-R1的研究過程中，月微團隊使用A100GPU完成了較小規(guī)模模型（30B參數(shù)）的實驗，隨后團隊將訓練擴展至660B參數(shù)的R1-Zero和R1模型。在補充材料中，型車銷量DeepSeek提到了R1模型的訓練成本僅29.4萬美元，以及回應了模型發(fā)布之初關于蒸餾OpenAI的質(zhì)疑。

具體到此次發(fā)布論文內(nèi)容，終端其題目是《DeepSeek-R1：終端IncentivizingReasoningCapabilityinLLMsviaReinforcementLearning》，主要公開了僅靠強化學習，就能激發(fā)大模型推理能力的重要研究成果。此外，揭曉僅預訓練數(shù)據(jù)集包含大量數(shù)學和編程相關內(nèi)容，表明DeepSeek-V3-Base已經(jīng)接觸到大量有推理痕跡的數(shù)據(jù)。當前AI行業(yè)不乏刷榜的傳聞，車超基準測試可被操控，而經(jīng)過獨立的同行評審顯然也能打消疑慮。

、冠軍以往的研究主要依賴大量監(jiān)督數(shù)據(jù)來提升模型性能。在強化學習中，突破模型正確解答數(shù)學問題時會獲得高分獎勵，答錯則會受到懲罰。

HuggingFace的機器學習工程師、變天同時也是論文審稿人之一的LewisTunstall補充說，變天盡管他不能100%確定R1未基于OpenAI示例進行訓練，但其他實驗室的復制嘗試表明，DeepSeek的推理方案可能足夠優(yōu)秀而無須這樣做。

DeepSeek-V3-Base的訓練數(shù)據(jù)僅來自普通網(wǎng)頁和電子書，月微不包含任何合成數(shù)據(jù)。波蘭無人機事件后，型車銷量波蘭更宣稱，波蘭目前面臨自二戰(zhàn)以來最接近公開沖突的局勢。

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