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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，對(duì)手開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)還直接使用DeepSeek-R1整理的80萬(wàn)個(gè)樣本對(duì)Qwen和Llama等開(kāi)源模型進(jìn)行了微調(diào)。由DeepSeek團(tuán)隊(duì)共同完成、賽3歲賽梁文鋒擔(dān)任通訊作者的DeepSeek-R1研究論文，登上了國(guó)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，后被強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以從中識(shí)別并優(yōu)化輸出質(zhì)量。具體而言，沖場(chǎng)成年DeepSeek-R1-Zero訓(xùn)練使用了64×8張H800GPU，耗時(shí)約198小時(shí)。在DeepSeek-R1的研究過(guò)程中，人打團(tuán)隊(duì)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(duì)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，被禁DeepSeek提到了R1模型的訓(xùn)練成本僅29.4萬(wàn)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，毆打其題目是《DeepSeek-R1：毆打IncentivizingReasoningCapabilityinLLMsviaReinforcementLearning》，主要公開(kāi)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，對(duì)手預(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，賽3歲賽基準(zhǔn)測(cè)試可被操控，而經(jīng)過(guò)獨(dú)立的同行評(píng)審顯然也能打消疑慮。如果說(shuō)有個(gè)小孩在猶豫是否要打籃球，后被我會(huì)告訴他們應(yīng)該打，因?yàn)槲颐靼?，籃球日后必定會(huì)帶給他們無(wú)窮的樂(lè)趣。

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