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這種廣泛的接觸使模型能夠生成較為合理的解決方案，赴山強化學習可以從中識別并優(yōu)化輸出質量。具體而言，成毅差別DeepSeek-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，呂頌團隊使用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。

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此外，員千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。

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