廢催化劑B61F-614164
- 型號廢催化劑B61F-614164
- 密度286 kg/m3
- 長度97149 mm
我認為現(xiàn)有證據(jù)已相當明確地表明，廢催化劑B61F-614164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，廢催化劑B61F-614164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，廢催化劑B61F-614164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，廢催化劑B61F-614164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、廢催化劑B61F-614164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，廢催化劑B61F-614164強化學習可以從中識別并優(yōu)化輸出質(zhì)量。具體而言，廢催化劑B61F-614164DeepSeek-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，廢催化劑B61F-614164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。
