DeepSeek-R1 登上《Nature》封面:只花了 200 万,没蒸馏 OpenAI
吃瓜电子官网最新热点:DeepSeek-R1 登上《Nature》封面:只花了 200 万,没蒸馏 OpenAI
更新时间: 浏览次数:9627
雷峰网讯 DeepSeek-R1 又开先例,成为首个登上《N🤗ature》封面的中国大模型。 2025 年春节,De😎epSeek-R1 横空出世,因其极低的训练成本引发病毒式传🙌播。八个月过去,这一成果带着 Nature 的金字招牌再次回💯到公众视野中央,只为一件事:技术透明。 这篇名为 De😢epSeek-R1 incentivizes reasoni👍ng in LLMs through reinforceme😡nt learning 的《Nature》 封面论文由创始人😢梁文锋担任通讯作者。文中首次确认了此前流传的DeepSeek💯 R1 训练成本,约 29.4 万美元,折合人民币约 208⭐ 万,并进一步披露了模型训练中采用的数据类型、强化学习方案等😢技术细节。 在揭开这一里程碑式大模型的面纱之外,这篇论😂文更大的意义,是 DeepSeek-R1 作为全球首个经历了😡同行评审的大语言模型,将大模型研究推向了更透明、可重复的方向😉。 此前业内通行的做法,是科技公司在自家官网、论文预印😢本网站 arXiv或知名技术论坛上发布突破性成果及基准测试分🥳数,大部分模型 API 随后即向公众开放。这一过程绕开了传统❤️学术评价体系中的同行评审环节,而 DeepSeek 团队则主👍动接受了这一来自学术界的审视。 根据 《Nature》😀公布的补充信息显示,评审意见主要集中在实验评估、模型安全性和😂伦理风险等方面,要求补充 OOD(分布外)测试、中间阶段性能👍分析、误用讨论等工作。正是针对上述同行评审意见,DeepSe🙌ek 团队才增加了对数据类型等训练细节的披露,并进一步证明了😢成果的安全性。 “这是一个非常值得欢迎的先例,“论文评🤗审之一,Hugging Face 机器学习工程师 Lewis🤯 Tunstall 表示,”如果我们没有公开分享这一过程大部🥳分内容的规范,那么将很难评估这些系统是否构成风险。“ 👏公开训练细节,回应“蒸馏”质疑 那么在最新版本的论文中🤯, DeepSeek 团队都补充了 R1 的哪些训练细节呢?😉 首先是训练成本,此前曾震动华尔街的 29.4 万美元😉数据终于得到证实。 据补充材料介绍, DeepSeek🤔-R1 的研究工作分为三个阶段。 第一阶段使用 A10🔥0 GPU 对 30B 参数的小模型进行实验预研,因结果表现🤩良好,使团队有信心将规模扩大至 660B 参数的 R1-Ze💯ro 和 R1。 第二阶段的成果是 DeepSeek-😜R1-Zero,研究团队动用了 512 块 H800 GPU😀,耗时约 198 小时。 最后是 DeepSeek-R🌟1,仍然采用 512 块 H800 GPU 的配置,但仅用时🎉 80 小时便宣告完成。 在训练数据构成方面, Dee😎pSeek-R1 采用了数学、编程、STEM、逻辑四大类题目😂。 展开全文 其中数学数据集由 2.6 万道定量🤔推理题构成,涵盖数学考试和竞赛题目,模型需逐步推理并给出最终😉正确答案。 编程数据集由 1.7 万道算法竞赛题与 8😀 千道 Bug修复题构成,其中后者全部来自真实的GitHub🚀 issue,数据集提供问题描述、含缺陷源码与部分失败的单元😉测试,要求模型定位并修复缺陷,使代码通过全部测试。 S😘TEM 数据集由 2.2 万道选择题构成,覆盖物理、化学、生🥳物等学科,模型需选出最科学准确的答案。 逻辑数据集由真😁实问题和合成问题共 1.5 万题构成。 此外 Deep😆Seek 团队还引入了通用 RL 数据以提升 DeepSee😆k-R1 的有用性与无害性。在训练过程中,研究人员采用了两个👍独立训练的奖励模型,一个针对“有用”排序数据训练,涵盖创意写💯作、编辑、事实问答等领域的 6.6万题,一个针对“无害”排序😎数据训练,由1.2 万题构成。 特别值得一提的是,在最🤯新版论文中,DeepSeek 团队正面回应了此前关于 R1 🙌蒸馏 OpenAI 模型的质疑。 研究团队专门为此设计💯了一项试验,使用 Qwen2-7B 作为基础模型时,通过大规🥳模强化学习进行训练,该模型同样可以自主发展出各种先进推理策略👏。而 Qwen2-7B 的发布时间为 2024 年 6 月,❤️显然早于所有公开的推理模型。蒸无可蒸,推理能力的优化自然源于🌟 DeepSeek-R1 开创的强化学习方法。 Dee😀pSeek-R1 的另一大特征是在推理过程中更频繁地使用“我🌟”和“我们”等第一人称代词。值得一提的是,这种效果是通过精心❤️设计的冷启动数据所实现。 论文中介绍,研究团队发现当推⭐理过程符合第一人称视角的思维模式时,用户会认为其回应更直观且😆具有吸引力。为此,研究团队要求标注人员将推理轨迹转换为更自然😢、更贴近人类对话风格的表达,并以此作为示例提示大语言模型以类⭐似风格重写更多。 在如此收集到的数千条 CoT 数据中😘进一步筛选出最终答案正确且格式清晰的,就得到了简洁、可读性强❤️,既包含推理步骤,也涵盖最终结果的高质量冷启动数据。 ❤️双重里程碑 时隔八个月再次回顾,DeepSeek-R1⭐ 因何成为大模型史上里程碑式的论文? 有一部分答案藏在😢训练成本里。DeepSeek-R1 29.4 万美元的训练成😁本不仅只有当时同等规模模型的十分之一,而且其中仅有 1 万美😘元被用于构建 SFT 数据集。这意味和同行相比,它背后砍掉了😜大规模的监督微调。 属于人类的能力,也向人类学习,监督🥳微调曾经是提升模型推理能力的共识。但它的局限性也很明显,对人😎类标注推理轨迹的依赖显著增加了模型训练成本,限制了可扩展性,😅人类的认知偏见也在向模型渗透。 更引人深思的问题是,复😴制人类思维过程真的是硅基推理的最优解吗?是否存在一种更优越的🤗、非人类思维的推理方式?如果答案是肯定的,那一定在人类示例之🤗外。 正是在这样的背景下,DeepSeek-R1 提出😁了一种通过纯粹强化学习实现推理能力自我进化发展的路径,以摆脱❤️对人工标注推理轨迹的依赖。 具体而言,研究团队基于 D🙌eepSeek-V3 base,并使用组相对策略优化(GRP😆O)作为强化学习框架。在全新的训练范式下,仅对最终答案的正确👍性进行奖励,而不对推理过程本身施加约束。简单来说,就是推理方😎式不限,能抓到耗子就是好猫。 这种训练方案设计和研究团👏队的假设一脉相承:人类定义的推理模式可能会限制模型探索,而不😉受限制的强化学习训练能更好地激励 LLMs 中新型推理能力的😊出现。 实验结果表明,DeepSeek-R1-Zero💯 的确自然地发展出了多样化和复杂的推理行为。为解决推理问题,🚀它表现出了生成更长响应的倾向,并且存在在每个响应中包含验证、🤔反思和探索替代方法的趋势。 “尽管我们没有明确地教模型❤️如何推理,但它通过强化学习成功学习了改进的推理策略。”论文指😉出。 展现出强大推理能力的同时,DeepSeek-R1😀-Zero 在可读性差和语言混杂等方面仍存在挑战。这一问题的😀根源在于 DeepSeek-V3 base 是在多种语言上完😂成训练,为此 DeepSeek-R1 的开发被提上日程。 🚀 这一次,研究团队不仅通过多阶段强化学习训练改进模型在对话🌟式推理过程、语言一致性以及人类偏好对齐方面的表现,而且在拒绝😜采样和监督微调环节将推理和非推理数据集都纳入 SFT 过程,❤️这一设计使 DeepSeek-R1 不仅能在推理任务中表现出🤯色,还展示出了高级的写作能力。 基准测试结果显示,脱胎🤗于全新训练范式下的 DeepSeek-R1 在 MMLU、C😂-eval、GPQA Diamond、Arena-Hard、😉SWE-bench Verified、AIME 2024 上😘均表现出色。而更直接的例子,则是在 2025 年春节之后的一⭐段时间里,DeepSeek-R1 几乎成为了国产大模型的代名😂词。 LLMs 的推理能力可以通过纯 RL 进行激励,😡无需人工标注推理轨迹的参与。这一今天已成为共识的创想,最初就😘是经由 DeepSeek-R1 所实现。DeepSeek 团😜队在此基础上构建的 RL 框架,也促进了自我反思、验证和动态⭐策略适应等高级推理模式的涌现。 而今天,这一突破性成果😡经受住了学术出版审查。主动接受专家评审的拷问,补充材料说明技🤗术细节,并最终作为顶刊封面论文刊发……如果说 DeepSee🤯k-R1 的初次发布是一个关于前沿技术突破的故事,那么时隔八🌟个月之后,这个故事的关键词变成了学术透明和技术开放。 🚀补充各种技术细节之后,《Nature》最新这篇封面论文堪称“🙌手把手教你训 R1”。它让我们看到头部科技企业的核心成果不是😴只能封装成语焉不详的黑盒提供给用户,而是也可以拿到同行评审面🤔前接受审视,以及更重要的,给出符合学术规范的解释和回应。 😜 商业化考量让 OpenAI、Google 等科技巨头纷纷😡和传统的学术审查保持距离,这本无可非议,但是当 DeepSe😴ek-R1 真的成为了可复现、可验证的学术成果,这种对技术开😢放性的追求无疑也让研究团队的选择更加可敬。 在双重意义😁上,DeepSeek-R1 都堪称里程碑。 参考资料:🤔 https://www.nature.com/art🤔icles/s41586-025-09422-z#ethic❤️s https://www.nature.com/ar😍ticles/d41586-025-03015-6 雷😂峰网文章返回搜狐,查看更多
北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)
天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)
河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)
唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)
秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)
邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)
邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)
保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)
张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)
承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)
沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)
据报道,娃哈哈集团的核心成员严学峰,已于10月5日被解除立案审查,目前已经回到宏胜集团正常上班。此前报道,严学峰因涉嫌违纪,被杭州市上城区纪律检查委员会立案审查,立案通知书已经发送给娃哈哈集团党委。 严学峰现为宏胜饮料集团有限公司生产中心总监,是宏胜集团公司的核心高管之一。 此外,严学峰还是杭州迅尔城通商贸有限公司经理,该公司的董事和监事分别是宗馥莉和祝丽丹。迅尔城通商贸是浙江娃哈哈饮用水有限公司的唯一经销商。该公司由宏胜饮料集团全资控股。此外,杭州坊间还传出宗馥莉被带走的消息。从一位接近娃哈哈的知情人士了解到,宗馥莉目前正常上班。返回搜狐,查看更多
推荐阅读
打造绿色矿山 三一硅能赞比亚佳航矿山微电网项目投运
3043
国家数据局:加快构建符合数据要素特性规律的数据交易机构监管体制机制
3932
山河星航“阿若拉”飞机9月发货13架
3671
美凯龙:“国补”政策刺激下家居卖场龙头效应显著
4168
科博达10月16日召开2025年第四次临时股东大会
1268
浦发银行落地全市场首单“债券通”北向通债券回购交易
9206
名创优品西北首家MINISO LAND亮相西安 打造潮流消费新地标
9883
上证i播报:美股三大指数低开
8818
科博达:2025年上半年新获定点项目预计生命周期销售额超过70亿元
3528
武汉市印发氢能产业发展三年行动方案
6518
农尚环境控股子公司拟投建算力基础设施
7016
多家产业链企业密集入局 自动驾驶出租车迈向规模化发展新阶段
8301
9月30日晚间重要公告集锦
5030
爱尔眼科ESG评级升至A级
1932
锦富技术签署合作协议 拓展宇树科技机器人产品相关行业应用
3813
紫金黄金国际登陆港股 上市首日涨超60%
3920
科技力量赋能红色文旅创新体验
1283
德福科技:已启动卢森堡铜箔资产交割程序
5454
国家数据局:加快推进数据市场监测体系建设
1016
沈阳化工:公司股票10月10日起被实施其他风险警示
3089
阳谷华泰:深交所中止审核公司重组事项
1321