DeepSeek-R1 登上《Nature》封面:只花了 200 万,没蒸馏 OpenAI

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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)

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跟大家讲三个我身边人的故事。 01 我在北京当记😊者时,有一个关系颇好的同事。 我跑财经口,她跑医疗口。🔥 有一次,同事为了写一篇关于医患关系的稿子,走访了很多😜医院。 调查时颇为困难,或被医生直接轰出办公室,或被患😅者怒骂一顿。 同事费了好大工夫才把稿子写完交给领导。 😁 当晚,领导怒气冲冲拨了一个电话过来,从标题到内容都奚落🤯了一顿。 原本就玻璃心的她哭得稀里哗啦。 这不是😆她第一次被骂了。 错了就挨骂,对了没赞赏,她越想越觉得😉待在这个单位没意思,直接卷铺盖走人。 辗转了几年,她也🤩没混出什么名堂来。 新公司,旧问题。 她每次辞职🤔的理由都是抱怨老板没人性,单位没人味。 02 第🥳二个人,我自己不熟,是朋友的朋友,她原本是一位音乐老师。 😎 这位音乐老师有两段婚姻。 第一段婚姻里,她自己的工😍作稳定体面,收入尚可,有钱有闲。 但刚结婚后,老公就让🔥她辞职,来帮忙打理自己的小生意。 她心里不愿意,但也不👍想违逆老公的意思,乖乖地过来帮忙。 从那以后,她既是工❤️作助理,也是行政,一个人身兼多职,每天忙得晕头转向。 😢老公却不感谢她的付出,反而觉得这个家是自己在撑着,对她总是百😜般吆喝。 然后这段婚姻结束了。 第二段感情里,老😢公十分大男子主义,家中大事小事都由他决定。 为了迎合老😡公,所有家务都由她负责。 为了新家庭的稳定,什么事都依😀着他,受了委屈,吵了架也总是自己先低头。 展开全文 😅 生活越过越小心翼翼,生怕惹对方不开心。 老公并没有🤔珍惜她的付出,经常在外鬼混。 她有些不明白,为什么每一😢段婚姻里被辜负、轻视,换了新的伴侣似乎也还是如此? 0😅3 第三个人,是我毕业后在厦门的合租舍友。 他来😀自农村。 初高中,他去县城读书,因为自卑,都不敢举手发🤔言,更不敢上台讲话。 有一次,老师叫他起来回答问题。 😊 他因为紧张,讲话磕磕绊绊,但越磕越紧张,越想把话说快。😅 老师就安慰他:说普通话,尽量不要说方言哈。 实😅际上,他是用普通话回答问题的。 上了大学之后,公众场合🤯讲话成了他的梦魇。 英语课时,因为原本口语就不标准,再🙄加上紧张过度,每次他讲完英语,全班哄堂大笑。 直至毕业🔥后,入了职场,他最怕的就是当众讲话。 年终述职时,他就❤️焦虑,不是因为绩效不好,而是得上台发言。 小组开会时,🔥他会惴惴不安,得反复斟酌自己的话术。 他自己坦言道:因😢为不敢开口,错过了很多的机会。 04 为什么会说🙌这三个故事呢? 这几年,我越发明白了一个道理:一个人反😢复经历的痛苦,都是未完的功课。 改变职场心态,是我的北😎京同事要完成的功课。 如果不改变,无论到哪家公司,她都🥳会觉得受到了委屈,永远干不好一份工作。 改掉讨好型人格😊,是那位音乐老师要完成的功课。 如果改不掉,只会再一次🤯遇到渣男,再一次在感情里受伤。 克服演讲的恐惧症,是我🥳合租舍友要完成的功课。 如果克服不了,会一而再地丢脸出🤯丑,会一而再地陷入窘境。 生活就像一场升级通关游戏。 😴 如果你无法攻克当下关卡,那么你将永远困于当下。 🎉一些痛苦反复出现,不是命运的捉弄,而是在提醒我们:这一关卡,😀我们还未通关。 博主@陈凡是一位创业者,可前两次创业都🤩失败了。 第一次被合伙人卷走资金,挖走了团队。 🙄第二次因为一位大客户拖欠资金不还,他资金没法回笼。 他😁一度归咎于自己时运不济,后面深刻反思了一下,才知根源是自己有💯一个毛病:容易轻信别人。 合伙人跟他称兄道弟,他直接让🤯合伙人总揽财务大权,且从不过问。 合作方各种奉承,嘴甜😎、承诺多,他二话不说就应了下来。 为什么第二次还会踩坑🙌? 因为他还没吸取教训,还没悟透“不要相信人,要相信人🙄性”这一个道理。 那些你不曾解决的问题,一定会在某个人⭐生节点,再给自己上一课。 说白了,生活就像上学时的考试😅:这次作弊蒙混过关,下次还会遇到同类题目;这次空着不答,下次😆卷子上还会出现。 一直掌握不了解题思路,一直没答好,生🤩活就会一直给你打上红叉。 05 我认同一句话:凡🤯事磨你,皆为渡你。 痛苦的出现,不是为了折磨你,是为了😁让你看见,看见自己的不足,看见自己的人格缺陷。 时尚编🤩辑孙婵刚入行时,也经常被领导骂哭。 文章标题想得不好,👏领导会让她花一整天的时间去想;内容中有错别字,领导会截图到工😢作群里当众把她一顿骂;经常加班到深夜,完成了当天指定的工作任🤯务才能下班。 这种情况下,很多同事都选择了离职。 😢 那时,孙婵也想离职,可她转念一想: 如果是因为没有做❤️好工作辞职,那么今后的工作也会遇到同样的问题。 比如去⭐新的单位,也会因为工作没做到位被骂,因为能力欠缺所以得熬夜来😀赶进度。 问题没摆平,能力没提升,换哪儿上班都一样。 😡 所以她决定埋头工作,事事精益求精。 后来,她业务⭐能力越来越强,领导向她抛来橄榄枝,问她愿不愿一起出去创业。 🤔 生活为什么会反复让我们遇到相似的困境,其实本质上是一种😂成长反馈机制。 越是逃避,痛苦越会追着你跑;越是害怕,🥳问题越会反复出现。 直到你用新的行为模式给出新回应,生🥳活才会给到你成长正反馈。 人生,是一场修行。 不😍同课题,有不同修行。 当一个人真正审视自己,自洽了、正😍视了、解决了,这个课题的修行方可算得上圆满。 ▽ 🚀 最后说一个我自己的故事。 高中时,数学老师就苦口婆心😆地让我们做错题集,她说: 每一个错题就是一个知识点,把😉每一个错题都琢磨透,高考分数在130分以上就基本没问题了。 🥳 那时我不以为然,放着错题集不管,一味做新的试卷,结果是⭐同样的知识点一错再错。 其实人生也是一场考试。 😊反复经历的痛苦,是我放在一边不管的错题集。 这些错题,🤯是失分题,也是得分题,我们人生最后的分数,就看你在曾经做错过🤯的题上,最后拿了多少分。返回搜狐,查看更多

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