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DepSeek-R1推理模型的研究工作由DePseek和Liang Wenfeng团队共同完成，并作为相应的作者出现在自然的封面上。该文件确定该模型的成功并不依赖于使用竞争制作的培训。
R1是第一个体验同行评审的大型语言模型，被认为是“先例的欢迎”。作为一种开放的体重模型，已经下载了1,090万次拥抱，研究人员认为“革命已经到来”。
9月18日，DepSeek-R1 Incerfy模型研究团队由DePseek和Liang Wenfeng团队共同完成，并作为相应的作者出现，并出现在《自然》杂志的封面上。论文研究人员说，DeepSeek强大的R1成功的原因是，它不依赖于使用其竞争对手的强制性训练。今年1月，R1的推出引起了美国股票市场的入侵。此陈述c来自当今自然界发表的R1模型的随附文件中的eme。 R1旨在完成数学和编程等“推理”任务，并且是美国技术公司开发的便宜工具竞争对手。任何人都可以将其作为“开放权重”模型下载。它也是面对面最受欢迎的模型，下载量为1,090万。该文档是1月份发布的预印刷更新，解释了DepSeek如何改善标准的领先语言模型（LLM）来处理推理任务。这种补充材料首次表明R1的增量培训成本相当于294,000美元。该公司在建立基于R1的大型基本语言模型上花费的费率超过了600万美元（在杭州的负责人），但总金额远低于竞争模型的成本，据信这与数十亿美元一样高。 DeepSeek说R1主要在NVIDIA H80接受培训根据美国出口控制法规，0筹码自2023年以来被禁止出售给中国。严格的R1对审查被认为是通过同行评审过程的第一个重要的主要语言模型。 “这是一个非常受欢迎的先例，”刘易斯·塔斯托尔（Lewis Tunstall）拥抱脸部自动学习工程师说，他也是自然文档的审稿人之一。 “在没有大多数过程公开共享的规范的情况下，很难评估这些系统是否处于危险之中。”为了回应同行评论，Deeps Teameek在描述中降低了拟人化术语，并添加了技术细节的描述，包括对模型的培训以及用于安全性的数据的类型。哥伦布俄亥俄州立大学的AI研究员胡安·桑（Juan Sang）说：“ DeepSeek的主要创新是创建一种自动化的“测试和错误”方法。”这个过程不会教人类遵循推理范式是由人类选择的，但要遵循模型并遵循模型，而不是教导模型学习自己的元投资策略。 （小组相对政策）技术以前曾表示，使用独立算法已经“非常有影响力”。媒体报道“关于培训方法的争议”一月份表明，歌剧研究人员将使用OpenAI模型的生产来培训R1。 DepSeek没有在文档中发布有能力的数据。但是，在与审稿人的对话中，该公司的研究人员说，R1不是通过复制Operai模型产生的推论范式来了解的。但是，他们承认，像大多数其他大型语言模型一样，R1基础模型接受了大型网络数据的培训，从而吸收了Internet上已经生成的内容。圣胡安认为，反驳“足以在任何出版物中看到”。 Tanstor说R1没有在AI 1中开放培训00Aunque范式我们无法确定，其他实验室的可重复性尝试表明，DeepSeek的推理方法可能不足以不这样做。他说：“现在的证据很清楚，我认为纯净的加固学习只能达到很高的表现。” Sun Huan说，R1对于研究人员仍然非常有竞争力。在挑战中，实现了科学任务，例如数据的分析和可视化，《元素科学》的参考点，孙·霍恩（Sun Huan）和他的同事发现R1不是第一个，但R1是平衡成本方面的最佳性能模型之一。坦斯托尔说，其他研究人员现在正在尝试应用用于创建R1的方法来提高现有语言模型的系统化功能，并将其扩展到数学和编程以外的领域。从这个意义上讲，添加了R1。 “开始革命”（Yiju）（本文将由AI翻译，并由NetEase进行编辑和审查）
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