小编：DeepSeek-R1推理模型研究论文由DeepSeek和Liang Wenfeng Group填写为相应的作者
DeepSeek-R1推理模型研究论文由DeepSeek Team和Liang Wenfeng完成，作为对应作者，出现在自然的封面上。该论文指出，模型的成功并不取决于使用其竞争对手的输出的培训。
R1是第一个体验同行评审的基本语言模型，被认为是“受欢迎的先例”。作为一种开放的体重模型，它已经下载了1,090万次面孔的拥抱，研究人员认为一场革命即将到来。
9月18日，DeepSeek-R1推理模型研究论文由DeepSeek Team和Liang Wenfeng完成，作为对应作者，出现在《自然杂志》的封面上。该论文的研究人员说，强大的DeepSeek成功AI模型成功的原因并不依赖于使用竞争对手的输出来训练。今年1月，R1的发行是美国股票市场的刺激。这个声明来自随附的文件今天在《自然界》中发表的Peer R1审查的论文中发表。 R1旨在开展“推理”活动，例如数学和编程，以及与美国技术公司开发的工具更便宜的竞争对手。作为一种“开放权重”模型，任何人都可以下载它，这是AI社区平台拥抱面的最受欢迎模型，该模型下载了1090万次。该论文是对一月份发布的预印本的更新，其中描述了如何增强标准语言模型（LLM）来处理识别任务。首先，在增加培训Costof R1的情况下，补充材料仅等于294,000美元。该费用超过了该公司花费的600万美元（总部位于杭州）以基于R1开发主要的大语言模型，但总金额低于据信高达10百万美元的竞争模型的成本。 DeepSeek说R1是根据美国出口法规，自2023年以来，主要接受了NVIDIA的H800芯片培训，该芯片自2023年以来一直在中国出售。严格的同行R1分析被认为是第一个经过同行考试过程的基本语言模型。 “这是一个受欢迎的人，”拥抱面孔的机器研究工程师刘易斯·滕斯托尔（Lewis Tunstall）说，他也是自然论文的本质之一。如果我们没有打开大多数过程的规范，那么很难评估何时处于这些系统的危险中。”在响应同行评论时，DepSek团队将拟人化术语减少到其描述中，并添加了技术细节的描述，并添加了技术详细信息的描述，包括用于模型培训的数据类型，可以进行模型及其安全性。研究人员，“哥伦布的俄亥俄州立大学。”其他公司也应该这样做。 “ DeepSeek的主要变化是它使用自动“测试和错误方法”，尤其是对纯强化的研究，以创建R1。这一过程是通过奖励模型来获得正确答案的方法来完成的，而不是教会其遵循天堂的选定论点。 KABA -CHILD政策。媒体在一月份的报道中报告说，“培训方法的争议”表明，OpenAI研究人员认为，OpenAI模型已使用输出来训练R1，这种方法可以加速使用资源较少的模型功能提高模型功能。 Deptseek没有发布有关其角色的培训数据。但是，在与审稿人的对话中，该公司的研究人员说，R1不是通过复制OpenAI模型的推理范式来了解的。但是，他们承认，像大多数其他大型语言模型一样，基础R1模型接受了大量网络数据的培训，因此它吸收了Internet形成的任何内容。太阳万b说出反驳是“正如我们在任何出版物中看到的那样，有说服力的”。 Tanter补充说，即使他还没有100％确定R1在AI范式中没有进行公开培训，但是尝试从其他实验室招募的尝试表明，DepSek识别方法可能不足以不做。他说：“我认为现在的证据很清楚，通过纯粹的加强研究可以实现非常高的性能。” Sun Huan说，R1对于研究人员仍然非常有能力。在开展分析和数据纪念等科学活动的挑战中，ScienceentBench基准发现，Sun Huan及其同事发现，尽管R1不是第一个，但与成本观点相比，它是来自Balanceseng的最佳性能模型之一，尽管R1不是第一个。 Tantillll说，其他研究人员正在尝试应用用于创建R1的技术来提高现有大型语言模型的Sysinarization功能，并将其扩展到数学和编程之外的领域。从这个意义上讲，R1补充了。 “开始革命。” （Yiju）（本文由AI翻译，该文章编辑为校对）
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