軸承910650-9165774
- 型號(hào)軸承910650-9165774
- 密度068 kg/m3
- 長(zhǎng)度59448 mm
HuggingFace的機(jī)器學(xué)習(xí)工程師、軸承910650-9165774同時(shí)也是論文審稿人之一的LewisTunstall補(bǔ)充說(shuō)，軸承910650-9165774盡管他不能100%確定R1未基于OpenAI示例進(jìn)行訓(xùn)練，但其他實(shí)驗(yàn)室的復(fù)制嘗試表明，DeepSeek的推理方案可能足夠優(yōu)秀而無(wú)須這樣做。
DeepSeek-V3-Base的訓(xùn)練數(shù)據(jù)僅來(lái)自普通網(wǎng)頁(yè)和電子書(shū)，軸承910650-9165774不包含任何合成數(shù)據(jù)。LewisTunstall表示，軸承910650-9165774這是一個(gè)非常受歡迎的先例，如果沒(méi)有公開(kāi)分享這一流程大部分內(nèi)容的規(guī)范，就很難評(píng)估這些系統(tǒng)是否存在風(fēng)險(xiǎn)。DeepSeek表示，軸承910650-9165774假設(shè)H800的租賃價(jià)格為每小時(shí)2美元，軸承910650-9165774DeepSeek-R1-Zero訓(xùn)練成本20.2萬(wàn)美元，SFT數(shù)據(jù)集創(chuàng)建花費(fèi)1萬(wàn)美元，DeepSeek-R1訓(xùn)練成本8.2萬(wàn)美元，這三項(xiàng)的總成本為29.4萬(wàn)美元。今年1月，軸承910650-9165774有報(bào)道提到，OpenAI研究人員認(rèn)為，DeepSeek可能使用了OpenAI模型的輸出來(lái)訓(xùn)練R1，這種方法可以在使用較少資源的情況下加速模型能力提升。DeepSeek-R1已經(jīng)成為了全球最受歡迎的開(kāi)源推理模型，軸承910650-9165774HuggingFace下載量超1090萬(wàn)次。DeepSeek在模型訓(xùn)練中，軸承910650-9165774采用了群組相對(duì)策略?xún)?yōu)化（GRPO）來(lái)降低訓(xùn)練成本，軸承910650-9165774設(shè)計(jì)獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制決定著強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化的方向，同時(shí)團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了簡(jiǎn)單模板來(lái)引導(dǎo)基礎(chǔ)模型，要求模型先給出推理過(guò)程，再提供最終答案。在論文的補(bǔ)充資料部分，軸承910650-9165774DeepSeek回應(yīng)了關(guān)于DeepSeek-V3-Base訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)源的問(wèn)題。
