DeepSeek,打破历史!中国AI的“Nature时刻”
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中国大模型,首登Nature封面。 9月17日,在最新😁一期的国际权威期刊Nature(自然)中,DeepSeek-😜R1推理模型研究论文登上了封面。该论文由DeepSeek团队😁共同完成,梁文锋担任通讯作者,首次公开了仅靠强化学习就能激发❤️大模型推理能力的重要研究成果。这是中国大模型研究首次登上Na🤔ture封面,也是全球首个经过完整同行评审并发表于权威期刊的🥳主流大语言模型研究,标志着中国AI技术在国际科学界获得最高认😊可。 Nature在其社论中评价道:“几乎所有主流的大🤗模型都还没有经过独立同行评审,这一空白终于被DeepSeek😊打破。” 中国AI大模型的“Nature时刻” 😜自大模型浪潮席卷全球以来,技术发布、性能榜单层出不穷,但始终🤔缺乏一个权威的“科学认证”机制。OpenAI、谷歌等巨头虽屡😁有突破,但其核心技术多以技术报告形式发布,未经独立同行评审。🤩 DeepSeek以其公开性和透明性打破了这一局面。D😂eepSeek-R1模型的研究论文最早于今年年初发布在预印本🤩平台arXiv上。自今年2月14日向Nature投递论文至今⭐,历经半年,8位外部专家参与了同行评审,DeepSeek-R👍1推理模型研究论文终获发表,完成了从预印本到Nature封面👏的“学术跃迁”。审稿人不仅关注模型性能,更对数据来源、训练方🎉法、安全性等提出严格质询,这一过程是AI模型迈向更高的透明度😀和可重复性的可喜一步。 因此,Nature也对Deep😎Seek的开放模式给予高度评价,在其社论中评价道:“几乎所有❤️主流的大模型都还没有经过独立同行评审,这一空白终于被Deep😍Seek打破。”全球知名开源社区Hugging Face机器😅学习工程师Lewis Tunstall也是DeepSeek论😁文的审稿人之一,他强调:“这是一个备受欢迎的先例。如果缺乏这🙄种公开分享大部分研发过程的行业规范,我们将很难评估这些系统的😊潜在风险。” 据了解,DeepSeek本次在Natur😊e上发表的论文较今年年初的初版论文有较大的改动,全文64页,🙄不仅首次披露了R1的训练成本,而且透露了更多模型训练的技术细🥳节,包括对发布初期外界有关“蒸馏”方法的质疑作出了正面回应,😎提供了训练过程中减轻数据污染的详细流程,并对R1的安全性进行😢了全面评估。 其中,在训练成本方面,R1-Zero和R🙌1都使用了512张H800GPU,分别训练了198个小时和8🤯0个小时,以H800每GPU小时2美元的租赁价格换算,R1的👍总训练成本为29.4万美元(约合人民币209万元)。不到30😘万美元的训练成本,与其他推理模型动辄上千万美元的花费相比,可⭐谓实现了极大的降本。 关于R1发布最初时所受到的“蒸馏😉”质疑,DeepSeek介绍,其使用的数据全部来自互联网,虽🙄然可能包含GPT-4生成的结果,但并非有意而为之,更没有专门❤️的蒸馏环节。所谓“蒸馏”,简单理解就是用预先训练好的复杂模型😂输出的结果,作为监督信号再去训练另外一个模型。R1发布时,O😜penAI称它发现DeepSeek使用了OpenAI专有模型😁来训练自己的开源模型的证据,但拒绝进一步透露其证据的细节。 😘 R2何时问世引发关注 自今年年初发布R1以来,D😀eepSeek在全球树立了开源模型的典范,但过去数月,外界对😆于R2何时发布始终保持高度关注,相关传言一直不断。不过,R2😊的发布时间一再推迟,外界分析R2研发进程缓慢可能与算力受限有⭐关。 展开全文 值得注意的是,今年8月21日,D😍eepSeek正式发布DeepSeek-V3.1,称其为“迈💯向Agent(智能体)时代的第一步”。据DeepSeek介绍🌟,V3.1主要包含三大变化:一是采用混合推理架构,一个模型同⭐时支持思考模式与非思考模式;二是具有更高的思考效率,能在更短👏时间内给出答案;三是具有更强的智能体能力,通过后训练优化,新🤩模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。 由于R😎1的基座模型为V3,V3.1的升级也引发了外界对于R2“在路😡上”的猜测。V3.1的升级更深刻的意义在于,DeepSeek😆强调DeepSeek-V3.1使用了UE8M0 FP8 Sc😎ale的参数精度,而UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代😘国产芯片设计。这也表明未来基于DeepSeek模型的训练与推🙌理有望更多应用国产AI芯片,助力国产算力生态加速建设。这一表🤯态一度带动国产芯片算力股股价飙升。 中国银河证券研报指😆出,DeepSeek从V3版本就开始采用FP8参数精度验证了😘其训练的有效性,通过降低算力精度,使国产ASIC芯片能在成熟😂制程(12-28nm)上接近先进制程英伟达GPU的算力精度,🙄DeepSeek-V3.1使用UE8M0 FP8 Scale👏参数精度,让软件去主动拥抱硬件更喜欢的数据格式,“软硬协同”😍的生态技术壁垒逐渐成为AI浪潮下新范式,未来国产大模型将更多🙌拥抱FP8算力精度并有望成为一种新技术趋势,通过软硬件的协同🔥换取数量级性能的提升,国产算力芯片将迎来变革。 责编:🤩万健祎 校对:王朝全 版权声明 " Typ😍e="normal"@@--> 证券时报各平台所有原创🌟内容,未经书面授权,任何单位及个人不得转载。我社保留追究相关😡行为主体法律责任的权利。 转载与合作可联系证券时报小助😡理,微信ID:SecuritiesTimes " Ty😅pe="normal"@@-->返回搜狐,查看更多
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【英国央行副行长:通胀或小幅上升至峰值,劳动力市场松动】9月🤔29日消息,英国央行副行长拉姆斯登表示,预计通胀还将进一步小👍幅上升,且这将是峰值。他还指出,已观察到劳动力市场持续松动,😍工资增长正逐步趋于正常化。 本文由 AI算法生成,仅作🙄参考,不涉投资建议,使用风险自担返回搜狐,查看更多
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