油鋸998687EB-99868722
- 型號油鋸998687EB-99868722
- 密度913 kg/m3
- 長度52880 mm
具體而言，油鋸998687EB-99868722DeepSeek-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，油鋸998687EB-99868722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，油鋸998687EB-99868722DeepSeek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，油鋸998687EB-99868722其題目是《DeepSeek-R1：油鋸998687EB-99868722IncentivizingReasoningCapabilityinLLMsviaReinforcementLearning》，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，油鋸998687EB-99868722預(yù)訓(xùn)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)。當前AI行業(yè)不乏刷榜的傳聞，油鋸998687EB-99868722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。、油鋸998687EB-99868722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。在強化學習中，油鋸998687EB-99868722模型正確解答數(shù)學問題時會獲得高分獎勵，答錯則會受到懲罰。
