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

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深圳商报•读创客户端记者 陈姝 国庆、中秋8天超长假期🤔激发大众消费热情。日前,美团推出亿元补贴,覆盖餐饮外卖、堂食👍、酒店旅行、休闲玩乐、闪购、医药等“吃住行游娱购医”多业态,🤔并联动“必吃榜”“必玩榜”“必住榜”“必点榜”等“必系列”榜🚀单及“黑珍珠餐厅指南”等,共同为消费者打造“吃玩尽兴、消费安😴心”的假期美好体验。 同时,即日起至10月12日,大众😜点评“品质外卖”将发放5000万张“品质堂食外卖消费券”。 😴 假期期间,美团将联动百万餐饮商家,为消费者提供餐饮堂食👏的优惠团购和外卖到家的便捷体验。 每逢假期,“必吃榜”😢餐厅门口排起的长队都是一道亮丽风景线。今年“十一”假期,大众😢点评“必吃榜”将携手榜单上的一众烟火小店、市井老店,推出近2😡000款最低3折起、平均5折的“必吃套餐”。 10月1🚀日当天,美团餐饮团购还将开启会员专属活动,黑钻会员可随机领取😊20个重点旅游城市的101份地方小吃美食券,当天线上兑换,可😢直接到店消费体验,也可以转赠亲朋好友,一起分享旅行中的特色美🤯食。 即日起至10月12日,大众点评“品质外卖”将发放👏5000万张“品质堂食外卖消费券”,覆盖“必吃榜”“黑珍珠”😂以及高星酒店餐厅外卖,帮游客节省排队时间,在酒店也能吃到品质😘美味。 为帮助商家把握假日增长机遇,实现订单、利润双增🤔长,美团为许多餐饮商家在假期前开通线上预订、VR包间展示、线🤗上排队等数字化工具,高效链接消费者,放大国庆消费的带动作用。🤩 数据显示,临近国庆中秋假期,在美团上开放包间预订服务🙌的餐饮商家数,同比去年增长了174%,新增了不少6人以下小包😊间预订服务。美团餐厅预订数据显示,截至9月30日,国庆假期餐👏厅预订量较去年同期增长超110%,3至4人包间预订量增长超9🔥0%。城市方面,上海、北京、南京、杭州、苏州、广州、天津、深🤯圳、成都、宁波位列今年国庆假期餐饮堂食预订热度TOP10。 😍 据美团旅行数据,今年假期出游高峰从9月27日开始,有望😊持续至10月12日,“十一”假期平台上文旅预订同比增长达73🙌%。为满足用户多样化、个性化的出游需求,美团旅行联合多地文旅🙌和商家推出多项活动,进一步激发消费者假期出游热情。 会😘员权益方面,9月30日起,美团旅行将在机场贵宾厅权益基础上,🥳为黑钻会员新增机场快速通道权益,该权益可覆盖北上广深等城市2😴0个以上机场站点和30个以上航站楼。 出游目的地方面,😜美团旅行通过“美在”目的地计划,联合各地文旅定制目的地旅行专🎉区产品,多样化呈现本地特色旅游服务。为助力一站式深度旅游,美😴团旅行推出低至7折的“奔县游”住玩套餐,同时提供小团游“美团😉好品”服务保障。 国庆、中秋“双节”前,“闪购赠万物”😜成为鲜明的节日礼赠消费趋势——美团闪购白酒、月饼、电脑、坚果🚀礼盒、茶叶等礼赠热品销量激增:节前最后一个周末,平台白酒品类😜销量同比增长约8倍;月饼销量较去年中秋前夕翻倍增长。茅台、五⭐粮液、泸州老窖、汾酒、剑南春等名酒在平台单日成交额均破千万元🙌。 美团核心本地商业相关负责人表示,本次补贴活动重点围🌟绕消费者“吃住行游娱购医”的全场景需求打造,在金秋消费旺季,👍美团希望通过发放补贴、推出品质套餐、升级服务保障等举措,让消😍费者随时随地享受到便捷、优质、高性价比的消费体验。返回搜狐,😅查看更多

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