其他合成革7FEEB0591-7591
- 型號其他合成革7FEEB0591-7591
- 密度304 kg/m3
- 長度30377 mm
為了使更高效的小模型具備DeepSeek-R1那樣的推理能力，其他合成革7FEEB0591-7591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、其他合成革7FEEB0591-7591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，其他合成革7FEEB0591-7591強化學習可以從中識別并優(yōu)化輸出質(zhì)量。具體而言，其他合成革7FEEB0591-7591DeepSeek-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，其他合成革7FEEB0591-7591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。在補充材料中，其他合成革7FEEB0591-7591DeepSeek提到了R1模型的訓練成本僅29.4萬美元，以及回應了模型發(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，其他合成革7FEEB0591-7591其題目是《DeepSeek-R1：其他合成革7FEEB0591-7591IncentivizingReasoningCapabilityinLLMsviaReinforcementLearning》，主要公開了僅靠強化學習，就能激發(fā)大模型推理能力的重要研究成果。此外，其他合成革7FEEB0591-7591預訓練數(shù)據(jù)集包含大量數(shù)學和編程相關(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)。
