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具體而言，老板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，鮑爾避工團隊使用A100GPU完成了較小規(guī)模模型（30B參數(shù)）的實驗，隨后團隊將訓(xùn)練擴展至660B參數(shù)的R1-Zero和R1模型。

在補充材料中，應(yīng)規(guī)預(yù)小業(yè)合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，資帽作其題目是《DeepSeek-R1：資帽作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。此外，全程預(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)。

當前AI行業(yè)不乏刷榜的傳聞，合規(guī)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。、未干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(xué)習(xí)中，快船卡商模型正確解答數(shù)學(xué)問題時會獲得高分獎勵，答錯則會受到懲罰。

HuggingFace的機器學(xué)習(xí)工程師、老板同時也是論文審稿人之一的LewisTunstall補充說，老板盡管他不能100%確定R1未基于OpenAI示例進行訓(xùn)練，但其他實驗室的復(fù)制嘗試表明，DeepSeek的推理方案可能足夠優(yōu)秀而無須這樣做。而宗馥莉所欣賞的農(nóng)夫山泉東方樹葉、鮑爾避工東鵬特飲補水啦等，恰恰是依靠產(chǎn)品創(chuàng)新，挖掘新需求，從而向上打開了新的市場。

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