藍晶石212-21278962
- 型號藍晶石212-21278962
- 密度936 kg/m3
- 長度04167 mm
R1基于DeepSeek-V3模型訓練，藍晶石212-21278962不過，即便加上訓練V3模型所花費的約600萬美元訓練成本，總金額仍遠低于競爭對手的模型所花費的數(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，藍晶石212-21278962開發(fā)團隊還直接使用DeepSeek-R1整理的80萬個樣本對Qwen和Llama等開源模型進行了微調(diào)。由DeepSeek團隊共同完成、藍晶石212-21278962梁文鋒擔任通訊作者的DeepSeek-R1研究論文，登上了國際權威期刊《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，藍晶石212-21278962強化學習可以從中識別并優(yōu)化輸出質(zhì)量。具體而言，藍晶石212-21278962DeepSeek-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，藍晶石212-21278962團隊使用A100GPU完成了較小規(guī)模模型（30B參數(shù)）的實驗，隨后團隊將訓練擴展至660B參數(shù)的R1-Zero和R1模型。在補充材料中，藍晶石212-21278962DeepSeek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(zhì)疑。具體到此次發(fā)布論文內(nèi)容，藍晶石212-21278962其題目是《DeepSeek-R1：藍晶石212-21278962IncentivizingReasoningCapabilityinLLMsviaReinforcementLearning》，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。
