生板栗DC1-121
- 型號(hào)生板栗DC1-121
- 密度415 kg/m3
- 長(zhǎng)度81810 mm
不過(guò)，生板栗DC1-121DeepSeek也說(shuō)明，已觀察到一些網(wǎng)頁(yè)包含大量OpenAI模型生成的答案，這可能導(dǎo)致基礎(chǔ)模型間接受益于其他強(qiáng)大模型的知識(shí)。
這使得DeepSeek-R1能夠自我驗(yàn)證和自我反思，生板栗DC1-121在給出新問(wèn)題的答案之前檢查其性能，從而提高其在編程和研究生水平科學(xué)問(wèn)題上的表現(xiàn)。哥倫布市俄亥俄州立大學(xué)的AI研究員HuanSun表示，生板栗DC1-121這一反駁與我們?cè)谌魏纬霭嫖镏锌吹降膬?nèi)容同樣具有說(shuō)服力。在預(yù)訓(xùn)練冷卻階段，生板栗DC1-121我們沒(méi)有故意加入OpenAI生成的合成數(shù)據(jù)，此階段使用的所有數(shù)據(jù)都是通過(guò)網(wǎng)頁(yè)抓取的。今年1月，生板栗DC1-121DeepSeek曾在arxiv公布了初版預(yù)印本論文，相較而言，此次發(fā)布在《Nature》的版本補(bǔ)充了更多模型細(xì)節(jié)，減少了描述中的擬人化說(shuō)明。我認(rèn)為現(xiàn)有證據(jù)已相當(dāng)明確地表明，生板栗DC1-121僅使用純強(qiáng)化學(xué)習(xí)即可獲得極高性能。因此模型學(xué)會(huì)了推理，生板栗DC1-121逐步解決問(wèn)題并揭示這些步驟，從而更有可能得出正確答案。R1基于DeepSeek-V3模型訓(xùn)練，生板栗DC1-121不過(guò)，即便加上訓(xùn)練V3模型所花費(fèi)的約600萬(wàn)美元訓(xùn)練成本，總金額仍遠(yuǎn)低于競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的模型所花費(fèi)的數(shù)千萬(wàn)美元。
