中國象棋EFB-891
- 型號中國象棋EFB-891
- 密度977 kg/m3
- 長度22323 mm
我認為現(xiàn)有證據(jù)已相當明確地表明，中國象棋EFB-891僅使用純強化學習即可獲得極高性能。
因此模型學會了推理，中國象棋EFB-891逐步解決問題并揭示這些步驟，從而更有可能得出正確答案。R1基于DeepSeek-V3模型訓練，中國象棋EFB-891不過，即便加上訓練V3模型所花費的約600萬美元訓練成本，總金額仍遠低于競爭對手的模型所花費的數(shù)千萬美元。為了使更高效的小模型具備DeepSeek-R1那樣的推理能力，中國象棋EFB-891開發(fā)團隊還直接使用DeepSeek-R1整理的80萬個樣本對Qwen和Llama等開源模型進行了微調(diào)。由DeepSeek團隊共同完成、中國象棋EFB-891梁文鋒擔任通訊作者的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，中國象棋EFB-891強化學習可以從中識別并優(yōu)化輸出質(zhì)量。具體而言，中國象棋EFB-891DeepSeek-R1-Zero訓練使用了64×8張H800GPU，耗時約198小時。在DeepSeek-R1的研究過程中，中國象棋EFB-891團隊使用A100GPU完成了較小規(guī)模模型（30B參數(shù)）的實驗，隨后團隊將訓練擴展至660B參數(shù)的R1-Zero和R1模型。
