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在DeepSeek-R1的研究過程中，創(chuàng)業(yè)團隊使用A100GPU完成了較小規(guī)模模型（30B參數）的實驗，隨后團隊將訓練擴展至660B參數的R1-Zero和R1模型。在補充材料中，失敗DeepSeek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)布之初關于蒸餾OpenAI的質疑。

具體到此次發(fā)布論文內容，公想其題目是《DeepSeek-R1：公想IncentivizingReasoningCapabilityinLLMsviaReinforcementLearning》，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，學低預訓練數據集包含大量數學和編程相關內容，表明DeepSeek-V3-Base已經接觸到大量有推理痕跡的數據。當前AI行業(yè)不乏刷榜的傳聞，區(qū)房基準測試可被操控，而經過獨立的同行評審顯然也能打消疑慮。

、小姑想以往的研究主要依賴大量監(jiān)督數據來提升模型性能。在強化學習中，妹夫賣模型正確解答數學問題時會獲得高分獎勵，答錯則會受到懲罰。

HuggingFace的機器學習工程師、創(chuàng)業(yè)同時也是論文審稿人之一的LewisTunstall補充說，創(chuàng)業(yè)盡管他不能100%確定R1未基于OpenAI示例進行訓練，但其他實驗室的復制嘗試表明，DeepSeek的推理方案可能足夠優(yōu)秀而無須這樣做。

DeepSeek-V3-Base的訓練數據僅來自普通網頁和電子書，失敗不包含任何合成數據。新聞多看點埃里森現年81歲，公想是甲骨文聯合創(chuàng)始人、現任董事長兼首席技術官，他的大部分凈資產都與這家數據庫軟件公司緊密相連。

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