我認(rèn)為現(xiàn)有證據(jù)已相當(dāng)明確地表明，浮選設(shè)備BA8-8229768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)會了推理，浮選設(shè)備BA8-8229768逐步解決問題并揭示這些步驟，從而更有可能得出正確答案。R1基于DeepSeek-V3模型訓(xùn)練，浮選設(shè)備BA8-8229768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，浮選設(shè)備BA8-8229768開發(fā)團(tuán)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(jìn)行了微調(diào)。由DeepSeek團(tuán)隊共同完成、浮選設(shè)備BA8-8229768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，浮選設(shè)備BA8-8229768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，浮選設(shè)備BA8-8229768DeepSeek-R1-Zero訓(xùn)練使用了64×8張H800GPU，耗時約198小時。在DeepSeek-R1的研究過程中，浮選設(shè)備BA8-8229768團(tuán)隊使用A100GPU完成了較小規(guī)模模型（30B參數(shù)）的實驗，隨后團(tuán)隊將訓(xùn)練擴(kuò)展至660B參數(shù)的R1-Zero和R1模型。