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、后傳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(xué)習(xí)中，比前模型正確解答數(shù)學(xué)問題時會獲得高分獎勵，答錯則會受到懲罰。

HuggingFace的機器學(xué)習(xí)工程師、開拍口同時也是論文審稿人之一的LewisTunstall補充說，開拍口盡管他不能100%確定R1未基于OpenAI示例進行訓(xùn)練，但其他實驗室的復(fù)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(xùn)練數(shù)據(jù)僅來自普通網(wǎng)頁和電子書，反派不包含任何合成數(shù)據(jù)。LewisTunstall表示，伊健這是一個非常受歡迎的先例，如果沒有公開分享這一流程大部分內(nèi)容的規(guī)范，就很難評估這些系統(tǒng)是否存在風(fēng)險。

DeepSeek表示，鄭保假設(shè)H800的租賃價格為每小時2美元，鄭保DeepSeek-R1-Zero訓(xùn)練成本20.2萬美元，SFT數(shù)據(jù)集創(chuàng)建花費1萬美元，DeepSeek-R1訓(xùn)練成本8.2萬美元，這三項的總成本為29.4萬美元。今年1月，瑞親有報道提到，OpenAI研究人員認為，DeepSeek可能使用了OpenAI模型的輸出來訓(xùn)練R1，這種方法可以在使用較少資源的情況下加速模型能力提升。

DeepSeek-R1已經(jīng)成為了全球最受歡迎的開源推理模型，城寨傳先HuggingFace下載量超1090萬次。

DeepSeek在模型訓(xùn)練中，后傳采用了群組相對策略優(yōu)化（GRPO）來降低訓(xùn)練成本，后傳設(shè)計獎勵機制決定著強化學(xué)習(xí)優(yōu)化的方向，同時團隊設(shè)計了簡單模板來引導(dǎo)基礎(chǔ)模型，要求模型先給出推理過程，再提供最終答案。如果說有個小孩在猶豫是否要打籃球，比前我會告訴他們應(yīng)該打，因為我明白，籃球日后必定會帶給他們無窮的樂趣。

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