开云体育
deepsee开云APP下载k的推理模型模板docx
DeepSeek推出的推理模型系列,特别是R1系列,包括DeepSeek-R1-Zero、DeepSeek-R1和DeepSeek-R1-Distill三种变体。这些模型主要针对复杂任务进行优化,展示了其在处理复杂逻辑和多步骤问题时的强大能力。
训练方法:基于DeepSeek-V3基础模型,采用纯强化学习训练,无监督微调阶段,使用准确性和格式奖励来提升模型的推理能力。
性能提升:在R1-Zero的基础上,通过额外的监督微调与强化学习进一步提升性能。
创新方法:利用前序模型生成的SFT(SupervisedFine-Tuning)数据微调Llama和Qwen等较小模型,不仅提升了推理能力,还显著降低了运行成本。
纯强化学习:使推理行为自然产生,DeepSeek-R1-Zero是典型案例。
监督微调与强化学习结合(SFT+RL):是构建高性能推理模型的常用方法,DeepSeek-R1以此法训练。
纯监督微调(SFT)和模型蒸馏:利用大模型生成的SFT数据集微调小模型,能创建更高效小模型。
DeepSeek-R1与OpenAI的o1大致处于同一水平,但在推理时更高效。不过,由于OpenAI未透露o1详细信息,两者直接比较较困难。开发DeepSeek-R1的成本未确切披露,此前600万美元的估计可能混淆了DeepSeek-V3的成本。
模型蒸馏:低成本开发的有效途径,如Sky-T1用1.7万SFT样本训练32B模型,成本仅450美元,性能与o1相当。
纯强化学习:TinyZero模型(3B参数)训练成本不到30美元,展现出自我验证能力。
旅程学习:通过让模型接触错误解决方案路径来改进蒸馏过程,提升模型自我修正能力,为低预算开发推理模型提供了新方向。
推理模型在复杂任务上表现出色,在解谜、数学、编程等领域有广阔应用前景,能助力解决实际难题,创造更多价值。即使预算有限,也有像Sky-T1、TinyZero这样的项目取得成果,说明技术发展并非遥不可及,小型团队和研究人员也能参与其中。
尽管推理模型展示了强大的实力,但在技术成熟度方面仍存在不少问题。处理简单任务时,推理模型效率低、成本高且易出错,这限制了其广泛应用;在知识型任务中还可能出现幻觉现象,影响结果准确性,让用
2、成为VIP后,下载本文档将扣除1次下载权益。下载后,不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
3、成为VIP后,您将拥有八大权益,权益包括:VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
4、VIP文档为合作方或网友上传,每下载1次, 网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等,对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档
2025年龙岩市供电服务有限公司招聘59人笔试备考试题及答案解析.docx
原创力文档创建于2008年,本站为文档C2C交易模式,即用户上传的文档直接分享给其他用户(可下载、阅读),本站只是中间服务平台,本站所有文档下载所得的收益归上传人所有。原创力文档是网络服务平台方,若您的权利被侵害,请发链接和相关诉求至 电线) ,上传者