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在強化學習中，研究模型正確解答數(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、汽車同時也是論文審稿人之一的LewisTunstall補充說，汽車盡管他不能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，行業(yè)新模不包含任何合成數(shù)據(jù)。LewisTunstall表示，周報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容的規(guī)范，就很難評估這些系統(tǒng)是否存在風險。DeepSeek表示，開啟假設H800的租賃價格為每小時2美元，開啟DeepSeek-R1-Zero訓練成本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，布新有報道提到，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，篇章HuggingFace下載量超1090萬次。

DeepSeek在模型訓練中，國元采用了群組相對策略優(yōu)化（GRPO）來降低訓練成本，國元設計獎勵機制決定著強化學習優(yōu)化的方向，同時團隊設計了簡單模板來引導基礎模型，要求模型先給出推理過程，再提供最終答案。

在論文的補充資料部分，研究DeepSeek回應了關于DeepSeek-V3-Base訓練數(shù)據(jù)來源的問題。內容如下：汽車據(jù)紀念堂的瞻仰須知，毛主席紀念堂每周星期二至星期日8:00-12:00開放

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