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DeepSeek-V3-Base的訓(xùn)練數(shù)據(jù)僅來自普通網(wǎng)頁和電子書，飛鴻房僅不包含任何合成數(shù)據(jù)。LewisTunstall表示，打戲這是一個非常受歡迎的先例，如果沒有公開分享這一流程大部分內(nèi)容的規(guī)范，就很難評估這些系統(tǒng)是否存在風(fēng)險。DeepSeek表示，粗糙差評假設(shè)H800的租賃價格為每小時2美元，粗糙差評DeepSeek-R1-Zero訓(xùn)練成本20.2萬美元，SFT數(shù)據(jù)集創(chuàng)建花費(fèi)1萬美元，DeepSeek-R1訓(xùn)練成本8.2萬美元，這三項的總成本為29.4萬美元。

今年1月，?爛林弟有報道提到，OpenAI研究人員認(rèn)為，DeepSeek可能使用了OpenAI模型的輸出來訓(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源推理模型，歲少HuggingFace下載量超1090萬次。

DeepSeek在模型訓(xùn)練中，拍黃票采用了群組相對策略優(yōu)化（GRPO）來降低訓(xùn)練成本，拍黃票設(shè)計獎勵機(jī)制決定著強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化的方向，同時團(tuán)隊設(shè)計了簡單模板來引導(dǎo)基礎(chǔ)模型，要求模型先給出推理過程，再提供最終答案。

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