印刷用紙33AF-334
- 型號印刷用紙33AF-334
- 密度812 kg/m3
- 長度83523 mm
在預訓練冷卻階段，印刷用紙33AF-334我們沒有故意加入OpenAI生成的合成數(shù)據(jù)，此階段使用的所有數(shù)據(jù)都是通過網(wǎng)頁抓取的。
今年1月，印刷用紙33AF-334DeepSeek曾在arxiv公布了初版預印本論文，相較而言，此次發(fā)布在《Nature》的版本補充了更多模型細節(jié)，減少了描述中的擬人化說明。我認為現(xiàn)有證據(jù)已相當明確地表明，印刷用紙33AF-334僅使用純強化學習即可獲得極高性能。因此模型學會了推理，印刷用紙33AF-334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模型訓練，印刷用紙33AF-334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，印刷用紙33AF-334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、印刷用紙33AF-334梁文鋒擔任通訊作者的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，印刷用紙33AF-334強化學習可以從中識別并優(yōu)化輸出質(zhì)量。
