苯醌383-3835
- 型號苯醌383-3835
- 密度698 kg/m3
- 長度12655 mm
R1基于DeepSeek-V3模型訓(xùn)練，苯醌383-3835不過，即便加上訓(xùn)練V3模型所花費(fèi)的約600萬美元訓(xùn)練成本，總金額仍遠(yuǎn)低于競爭對手的模型所花費(fèi)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，苯醌383-3835開發(fā)團(tuán)隊(duì)還直接使用DeepSeek-R1整理的80萬個(gè)樣本對Qwen和Llama等開源模型進(jìn)行了微調(diào)。由DeepSeek團(tuán)隊(duì)共同完成、苯醌383-3835梁文鋒擔(dān)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，苯醌383-3835強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以從中識別并優(yōu)化輸出質(zhì)量。具體而言，苯醌383-3835DeepSeek-R1-Zero訓(xùn)練使用了64×8張H800GPU，耗時(shí)約198小時(shí)。在DeepSeek-R1的研究過程中，苯醌383-3835團(tuán)隊(duì)使用A100GPU完成了較小規(guī)模模型（30B參數(shù)）的實(shí)驗(yàn)，隨后團(tuán)隊(duì)將訓(xùn)練擴(kuò)展至660B參數(shù)的R1-Zero和R1模型。在補(bǔ)充材料中，苯醌383-3835DeepSeek提到了R1模型的訓(xùn)練成本僅29.4萬美元，以及回應(yīng)了模型發(fā)布之初關(guān)于蒸餾OpenAI的質(zhì)疑。具體到此次發(fā)布論文內(nèi)容，苯醌383-3835其題目是《DeepSeek-R1：苯醌383-3835IncentivizingReasoningCapabilityinLLMsviaReinforcementLearning》，主要公開了僅靠強(qiáng)化學(xué)習(xí)，就能激發(fā)大模型推理能力的重要研究成果。
