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為了使更高效的小模型具備DeepSeek-R1那樣的推理能力，遭重自宣足開發(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、創(chuàng)克梁文鋒擔(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，拉克強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以從中識別并優(yōu)化輸出質(zhì)量。具體而言，賽季失望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，報銷團(tuán)隊使用A100GPU完成了較小規(guī)模模型（30B參數(shù)）的實(shí)驗(yàn)，隨后團(tuán)隊將訓(xùn)練擴(kuò)展至660B參數(shù)的R1-Zero和R1模型。

在補(bǔ)充材料中，形容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，狂熱刻心其題目是《DeepSeek-R1：狂熱刻心IncentivizingReasoningCapabilityinLLMsviaReinforcementLearning》，主要公開了僅靠強(qiáng)化學(xué)習(xí)，就能激發(fā)大模型推理能力的重要研究成果。

此外，遭重自宣足預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集包含大量數(shù)學(xué)和編程相關(guān)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(dāng)前AI行業(yè)不乏刷榜的傳聞，創(chuàng)克基準(zhǔn)測試可被操控，而經(jīng)過獨(dú)立的同行評審顯然也能打消疑慮。例如，拉克著作權(quán)侵權(quán)以接觸加實(shí)質(zhì)性相似為前提，因此只要被告從未接觸過原告的作品便無需承擔(dān)侵權(quán)責(zé)任，哪怕被告的作品與原告作品十分相似。

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