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具體到此次發(fā)布論文內容，深夜碎丟其題目是《DeepSeek-R1：深夜碎丟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，反思預訓練數(shù)據(jù)集包含大量數(shù)學和編程相關內容，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，部陣被撕基準測試可被操控，而經(jīng)過獨立的同行評審顯然也能打消疑慮。、營夢夜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，歸零模型正確解答數(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、增程同時也是論文審稿人之一的LewisTunstall補充說，增程盡管他不能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，紅利不包含任何合成數(shù)據(jù)。

LewisTunstall表示，進垃圾桶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，李想假設H800的租賃價格為每小時2美元，李想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。當時文件提出的主要目標是：深夜碎丟發(fā)揮電力裝備行業(yè)帶動作用，深夜碎丟同時考慮目標可實現(xiàn)性，通過實施一系列工作舉措，穩(wěn)定電力裝備行業(yè)增長，力爭2023~2024年電力裝備行業(yè)主營業(yè)務收入年均增速達9%以上，工業(yè)增加值年均增速9%左右。

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