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HuggingFace的機器學習工程師、春去處喚同時也是論文審稿人之一的LewisTunstall補充說,春去處喚盡管他不能100%確定R1未基于OpenAI示例進行訓練,但其他實驗室的復制嘗試表明,DeepSeek的推理方案可能足夠優秀而無須這樣做。
DeepSeek-V3-Base的訓練數據僅來自普通網頁和電子書,取歸不包含任何合成數據。
LewisTunstall表示,若有人知這是一個非常受歡迎的先例,如果沒有公開分享這一流程大部分內容的規范,就很難評估這些系統是否存在風險。
DeepSeek表示,春去處喚假設H800的租賃價格為每小時2美元,春去處喚DeepSeek-R1-Zero訓練成本20.2萬美元,SFT數據集創建花費1萬美元,DeepSeek-R1訓練成本8.2萬美元,這三項的總成本為29.4萬美元。
今年1月,取歸有報道提到,OpenAI研究人員認為,DeepSeek可能使用了OpenAI模型的輸出來訓練R1,這種方法可以在使用較少資源的情況下加速模型能力提升。
DeepSeek-R1已經成為了全球最受歡迎的開源推理模型,若有人知HuggingFace下載量超1090萬次。
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