鞋帽設(shè)備97E-973
- 型號(hào)鞋帽設(shè)備97E-973
- 密度576 kg/m3
- 長(zhǎng)度76307 mm
因此模型學(xué)會(huì)了推理，鞋帽設(shè)備97E-973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，鞋帽設(shè)備97E-973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。為了使更高效的小模型具備DeepSeek-R1那樣的推理能力，鞋帽設(shè)備97E-973開發(fā)團(tuán)隊(duì)還直接使用DeepSeek-R1整理的80萬(wàn)個(gè)樣本對(duì)Qwen和Llama等開源模型進(jìn)行了微調(diào)。由DeepSeek團(tuán)隊(duì)共同完成、鞋帽設(shè)備97E-973梁文鋒擔(dān)任通訊作者的DeepSeek-R1研究論文，登上了國(guó)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，鞋帽設(shè)備97E-973強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以從中識(shí)別并優(yōu)化輸出質(zhì)量。具體而言，鞋帽設(shè)備97E-973DeepSeek-R1-Zero訓(xùn)練使用了64×8張H800GPU，耗時(shí)約198小時(shí)。在DeepSeek-R1的研究過(guò)程中，鞋帽設(shè)備97E-973團(tuán)隊(duì)使用A100GPU完成了較小規(guī)模模型（30B參數(shù)）的實(shí)驗(yàn)，隨后團(tuán)隊(duì)將訓(xùn)練擴(kuò)展至660B參數(shù)的R1-Zero和R1模型。在補(bǔ)充材料中，鞋帽設(shè)備97E-973DeepSeek提到了R1模型的訓(xùn)練成本僅29.4萬(wàn)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。
