膠片463-463
- 型號(hào)膠片463-463
- 密度691 kg/m3
- 長度85098 mm
具體而言，膠片463-463DeepSeek-R1-Zero訓(xùn)練使用了64×8張H800GPU，耗時(shí)約198小時(shí)。
在DeepSeek-R1的研究過程中，膠片463-463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，膠片463-463DeepSeek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，膠片463-463其題目是《DeepSeek-R1：膠片463-463IncentivizingReasoningCapabilityinLLMsviaReinforcementLearning》，主要公開了僅靠強(qiáng)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，膠片463-463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，膠片463-463基準(zhǔn)測試可被操控，而經(jīng)過獨(dú)立的同行評(píng)審顯然也能打消疑慮。、膠片463-463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(qiáng)化學(xué)習(xí)中，膠片463-463模型正確解答數(shù)學(xué)問題時(shí)會(huì)獲得高分獎(jiǎng)勵(lì)，答錯(cuò)則會(huì)受到懲罰。
