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今年1月,開獎有報道提到,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,彩票HuggingFace下載量超1090萬次。
DeepSeek在模型訓練中,開獎采用了群組相對策略優化(GRPO)來降低訓練成本,開獎設計獎勵機制決定著強化學習優化的方向,同時團隊設計了簡單模板來引導基礎模型,要求模型先給出推理過程,再提供最終答案。
在論文的補充資料部分,彩票DeepSeek回應了關于DeepSeek-V3-Base訓練數據來源的問題。
DeepSeek的開發團隊則開辟了一種全新的思路,開獎即使不用監督微調(SFT)作為冷啟動,通過大規模強化學習也能顯著提升模型的推理能力。
DeepSeek-R1訓練同樣使用了64×8張H800GPU,彩票耗時約4天(約80小時)
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