其他量具5280FE51-528
- 型號其他量具5280FE51-528
- 密度827 kg/m3
- 長度66812 mm
因此模型學會了推理，其他量具5280FE51-528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，其他量具5280FE51-528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，其他量具5280FE51-528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。由DeepSeek團隊共同完成、其他量具5280FE51-528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，其他量具5280FE51-528強化學習可以從中識別并優(yōu)化輸出質量。具體而言，其他量具5280FE51-528DeepSeek-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，其他量具5280FE51-528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，其他量具5280FE51-528DeepSeek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的質疑。
