资料来源：Appso就在今天，Deviceek-R1 Deviceek语言语言的大型语言的研究结果被列为国际领先期刊的自然界。照片链接：https：//www.nature.com/nature/volumes/645/issues/8081和OpenAI。国内AI型号价值30万美元，以培训一十万美元，这有时会导致美国股票的变化，现在也出现在最新的《大自然》中。自然的性质评论本文有关自然封面的文章是“ DeepSeek-R1：通过研究强化来鼓励LLMS推理能力”，DeepSeek在今年年初在Arxiv中发布，这是R1的技术作用。纸 - 集的列表，Liang Wenfeng是相应的集合。尽管通常与年初的文章相似，但NIT添加了许多细节。主文本在双列中只有11页，但补充剂最多为83页。同行评审者是审稿人的记录，E Deptseek团队讨论了一些纸质问题（通常称为反驳，反驳），并且有多达64页。这些新发布的信息向我们显示了详细的DeepSeek R1培训过程，以及R1主要推理团队的首次披露，仅为294,000美元。在同行评审的文件中，Deviceek进一步回答了诸如询问R1的成功是否取决于“蒸馏”或“窃”更强模型（例如OpenAI）的输出。我们不小心加入了OpenAI生成的内容，所有培训数据都是通过网页爬行。为什么在大自然的封面上有深刻的看法？您也可能会问，DeepSeek R1不是世界上最强的语言模型，为什么DeepSeek的本质？自然杂志是世界上最有影响力的日记。中枢神经系统的科学和工程学科通常将其称为上图中的细胞，自然和科学。封面的值是顶部。在AI行业中，与CVP不同R关于计算机视觉和模式识别的领先会议（上图排名第二），自然的封面具有特殊的象征意义。这不仅是认识到科学研究的结果，而且还认识到一个可怕的宫殿。近年来，OpenAI，Anthropic和Google发布了各种技术报告（技术存储库）。原因很简单：一方面，同行分析意味着披露的更多细节，这可能涉及交易秘密。另一方面，很容易询问有关大型模型的许多宣传，而同行评审要求您提供证据并接受外部问题。目前，Deviceek将R1模型发送到了学术系统，允许8位独立专家单独评估它，并揭示评论的意见和集合的回复。这不仅认识了R1的科学价值，而且还为整个印度河树立了新的基准尝试。大型模型不仅是公司的黑匣子，而且还可以承受专业科学的考验。这是AI朝科学迈进的历史时刻，而Deptseek在大自然的掩护中的一个重要原因。 AI平台的开源机器Faceface的机器研究工程师Lewis Tunstall在审查时说，这是一个非常受欢迎的，如果我们不公开共享，很难检查这些系统是否构成风险。大自然官员还发表了一篇特别的文章，呼吁其他公司提供大型语言模型来检查同行。在这篇推荐的文章中，自然编辑特别提到了同行分析的好处。依靠独立研究人员的同行分析是减轻人工智能行业炒作的一种方式。与我们经常阅读的技术报告和技术博客不同（在行业中称为卡/系统卡），同行评审器没有收到信息单独，但要确保作者已经证明了他们的主张。就像我们通常观看一些大型语言模型的新闻发布会时一样，他们都说他们的模型在一些基准测试中赢得了第一名。但是同行检查可以检查和平衡AI开发人员，并避免选择他们选择最能自行展示其模型性能的基准；因为可以操纵基准以克服模型的性能。我们摘录了一些主要的问答，如《同行评审》文件中的一些主要问答，并将其放在上面。问：主要模型（DeepSeek-v3 base）可以暴露于在训练阶段中由其他Modelo（例如OpenAI模型）生成的大量理解数据，从而导致RL扩大的影响。答：我们选择了一个QWEN2-7B模型，该模型是在任何高级构想模型出版作为主要模型之前发布的。实验结果表明，在训练我们的纯强化方法之后，QWEN2-7B-Zero同时了解其GPT-4O的原始版本的能力。该实验强烈表明，我们的RL框架可以自主启发高级能力以理解非隐藏模型，而不是简单地将模式复制到预训练的数据中。问：与污染评估有关，但是对于不同的本质，我们想知道是否有一些例子，这是媒体所建议的，这是开发其他公司模型的使用的可能性。例如直接或偶尔连接基准数据的数据集或从Internet获得的数据，这些数据可用于培训或加固，其中包含由OpenAI模型或其他提供商生成的内容。这将使DeepSeek模型“蒸馏” OpenAI模型的一部分。答：我们发现建模模型是DeepSeek模型开发中广泛讨论的主题。在训练前阶段，我们承认收集的网络数据可能包含内容gen由高级模型（例如GPT-4）提供。但是，由于互联网上的广泛合成内容，这在当前的语言模型培训中是不可避免的。但是，本文R1-Zero的基本贡献不参与MGAN Advanced模型的任何蒸馏。研究研究的成分是独立训练的，不依赖于GPT-4等模型的产出或指南。同行评审文档的全文链接