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他們猜測(cè)，曼聯(lián)女兒走到電梯間后，可能是夠不到電梯按鈕，才走向電梯旁邊的窗戶。

HuggingFace的機(jī)器學(xué)習(xí)工程師、冬窗大英同時(shí)也是論文審稿人之一的LewisTunstall補(bǔ)充說(shuō)，冬窗大英盡管他不能100%確定R1未基于OpenAI示例進(jìn)行訓(xùn)練，但其他實(shí)驗(yàn)室的復(fù)制嘗試表明，DeepSeek的推理方案可能足夠優(yōu)秀而無(wú)須這樣做。DeepSeek-V3-Base的訓(xùn)練數(shù)據(jù)僅來(lái)自普通網(wǎng)頁(yè)和電子書，必買必巴萊巴不包含任何合成數(shù)據(jù)。

LewisTunstall表示，新中新悍選這是一個(gè)非常受歡迎的先例，如果沒有公開分享這一流程大部分內(nèi)容的規(guī)范，就很難評(píng)估這些系統(tǒng)是否存在風(fēng)險(xiǎn)。DeepSeek表示，森林候假設(shè)H800的租賃價(jià)格為每小時(shí)2美元，森林候DeepSeek-R1-Zero訓(xùn)練成本20.2萬(wàn)美元，SFT數(shù)據(jù)集創(chuàng)建花費(fèi)1萬(wàn)美元，DeepSeek-R1訓(xùn)練成本8.2萬(wàn)美元，這三項(xiàng)的總成本為29.4萬(wàn)美元。今年1月，將亦有報(bào)道提到，OpenAI研究人員認(rèn)為，DeepSeek可能使用了OpenAI模型的輸出來(lái)訓(xùn)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，曼聯(lián)HuggingFace下載量超1090萬(wàn)次。DeepSeek在模型訓(xùn)練中，冬窗大英采用了群組相對(duì)策略優(yōu)化（GRPO）來(lái)降低訓(xùn)練成本，冬窗大英設(shè)計(jì)獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制決定著強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化的方向，同時(shí)團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了簡(jiǎn)單模板來(lái)引導(dǎo)基礎(chǔ)模型，要求模型先給出推理過(guò)程，再提供最終答案。

在論文的補(bǔ)充資料部分，必買必巴萊巴DeepSeek回應(yīng)了關(guān)于DeepSeek-V3-Base訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)源的問(wèn)題。

DeepSeek的開發(fā)團(tuán)隊(duì)則開辟了一種全新的思路，新中新悍選即使不用監(jiān)督微調(diào)（SFT）作為冷啟動(dòng)，通過(guò)大規(guī)模強(qiáng)化學(xué)習(xí)也能顯著提升模型的推理能力。o25歲的滬漂Mia，森林候說(shuō)自己是一款老式對(duì)象，找對(duì)象也想找老款的。

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