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R1基于DeepSeek-V3模型訓(xùn)練，號回賽不過，即便加上訓(xùn)練V3模型所花費的約600萬美元訓(xùn)練成本，總金額仍遠(yuǎn)低于競爭對手的模型所花費的數(shù)千萬美元。

因此模型學(xué)會了推理，直播逐步解決問題并揭示這些步驟，從而更有可能得出正確答案。R1基于DeepSeek-V3模型訓(xùn)練，蘭公輪傳不過，即便加上訓(xùn)練V3模型所花費的約600萬美元訓(xùn)練成本，總金額仍遠(yuǎn)低于競爭對手的模型所花費的數(shù)千萬美元。

為了使更高效的小模型具備DeepSeek-R1那樣的推理能力，開賽開發(fā)團(tuán)隊還直接使用DeepSeek-R1整理的80萬個樣本對Qwen和Llama等開源模型進(jìn)行了微調(diào)。由DeepSeek團(tuán)隊共同完成、決賽洞梁文鋒擔(dān)任通訊作者的DeepSeek-R1研究論文，登上了國際權(quán)威期刊《Nature》的封面。這種廣泛的接觸使模型能夠生成較為合理的解決方案，奇后強化學(xué)習(xí)可以從中識別并優(yōu)化輸出質(zhì)量。

具體而言，號回賽DeepSeek-R1-Zero訓(xùn)練使用了64×8張H800GPU，耗時約198小時。在DeepSeek-R1的研究過程中，直播團(tuán)隊使用A100GPU完成了較小規(guī)模模型（30B參數(shù)）的實驗，隨后團(tuán)隊將訓(xùn)練擴展至660B參數(shù)的R1-Zero和R1模型。

在補充材料中，蘭公輪傳DeepSeek提到了R1模型的訓(xùn)練成本僅29.4萬美元，以及回應(yīng)了模型發(fā)布之初關(guān)于蒸餾OpenAI的質(zhì)疑。

具體到此次發(fā)布論文內(nèi)容，開賽其題目是《DeepSeek-R1：開賽IncentivizingReasoningCapabilityinLLMsviaReinforcementLearning》，主要公開了僅靠強化學(xué)習(xí)，就能激發(fā)大模型推理能力的重要研究成果。決賽洞△聯(lián)合國秘書長敘利亞問題特使裴凱儒（資料圖）聯(lián)合國秘書長敘利亞問題特使裴凱儒18日宣布因個人原因辭職

烏克蘭總統(tǒng)澤連斯基17日表示，奇后烏方將接收美國與北約提出的烏克蘭優(yōu)先需求清單機制下首批總值10億美元的軍事支持，奇后其中包括愛國者防空系統(tǒng)的導(dǎo)彈等。據(jù)烏克蘭媒體當(dāng)?shù)貢r間18日報道，號回賽首批美國供應(yīng)、歐洲買單的軍事支持已經(jīng)運抵烏克蘭

研究結(jié)果表明，直播這種簡單的蒸餾方法顯著增強了小模型的推理能力。到目前為止，蘭公輪傳DeepSeek-R1也是全球首個經(jīng)過同行評審的主流大語言模型。