包裝A0E-612
- 型號包裝A0E-612
- 密度668 kg/m3
- 長度22088 mm
具體而言，包裝A0E-612DeepSeek-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，包裝A0E-612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(xùn)練擴展至660B參數(shù)的R1-Zero和R1模型。在補充材料中，包裝A0E-612DeepSeek提到了R1模型的訓(xùn)練成本僅29.4萬美元，以及回應(yīng)了模型發(fā)布之初關(guān)于蒸餾OpenAI的質(zhì)疑。具體到此次發(fā)布論文內(nèi)容，包裝A0E-612其題目是《DeepSeek-R1：包裝A0E-612IncentivizingReasoningCapabilityinLLMsviaReinforcementLearning》，主要公開了僅靠強化學(xué)習(xí)，就能激發(fā)大模型推理能力的重要研究成果。此外，包裝A0E-612預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集包含大量數(shù)學(xué)和編程相關(guān)內(nèi)容，表明DeepSeek-V3-Base已經(jīng)接觸到大量有推理痕跡的數(shù)據(jù)。當(dāng)前AI行業(yè)不乏刷榜的傳聞，包裝A0E-612基準測試可被操控，而經(jīng)過獨立的同行評審顯然也能打消疑慮。、包裝A0E-612以往的研究主要依賴大量監(jiān)督數(shù)據(jù)來提升模型性能。在強化學(xué)習(xí)中，包裝A0E-612模型正確解答數(shù)學(xué)問題時會獲得高分獎勵，答錯則會受到懲罰。
