具体来说，在普特南测试中，参数量较小的DeepSeek-Prover-V2-7B用非CoT生成模式成功解决了13个671B模型未能解决的问题。团队仔细检查该模型的输出后发现，其推理方法存在一个独特模式：7B模型处理涉及有限基数的问题时，经常使用Cardinal.toNat和Cardinal.natCast_inj，而671B模型生成的输出中明显没有这些内容。要注意...
进行更长时间和更大批次的训练探索模型架构：测试 7B 模型的 LoRA rank 32，看更高的 rank 是否能提高性能蒸馏法：从 DeepSeek R1 等大型模型中提炼出冷启动数据集，然后在此基础上应用 GRPO高级奖励函数：实施我已经设计好但尚未在
要注意,7B模型是在DeepSeek-Prover-V1.5-Base模型基础上,先使用671B模型在强化学习阶段收集的数据微调,再执行强化学习得来的。 也就是说,7B模型学会了671B模型没有学会的新技能。 那么,DeepSeeK-Prover-V2如何炼成的呢?与前代相比又有哪些改进? 形式化和非形式化数学证明统一模型 DeepSeek数学定理证明DeepSeek-Pr...
没有任何冷启动数据,7B 参数模型能单纯通过强化学习学会玩数独吗?近日,技术博主 Hrishbh Dalal 的实践表明,这个问题的答案是肯定的。并且他在这个过程中用到了 DeepSeek 开发的 GRPO 算法,最终他「成功在一个小型数独数据集上实现了高奖励和解答」。 下面我们就来具体看看他的博客文章,了解一番他的开发思路。
说白了，现在网上流传的那些小尺寸DeepSeek-R1，比如7B、32B的，都是从671B那个“完全体”蒸馏出来的“浓缩版”。这就好比，想吃牛肉卷，结果拿到手的是“牛肉味”的豆制品卷，闻着差不多，吃起来差远了。咱先来说说这语言能力。我让它们分别以“新年快乐万事如意”写首藏头诗。好家伙，7B那个直接给我整了个...
一、本地部署7B模型的核心痛点 1.1 硬件资源的高门槛 7B参数模型(如LLaMA-2-7B)本地部署至少需要: 显存需求:最低16GB(FP16精度) 推荐配置:RTX 3090/4090(24GB)或A10G(24GB) 内存要求:32GB以上物理内存 实际测试数据显示,在消费级设备上: RTX 3060(12GB)只能运行量化到4bit的版本 推理速度普遍低于10 tokens...
将DeepSeek-Prover-V1.5-Base-7B上下文窗口扩展到32768个token,用DeepSeek-Prover-V2-671B数据微调,融入非CoT证明数据,以便利用小模型生成简洁的形式化输出,提供一种经济高效的证明选项。 此外,对DeepSeek-Prover-V2-7B执行与671B模型训练中相同的强化学习阶段,以进一步提升其性能。
并且,相比 Numina 和 Kimi 团队前段时间联合推出的数学定理证明模型 Kimina-Prover ,DeepSeek-Prover-V2-7B 在 MiniF2F 测试中的通过率更高。在 pass@8192 的采样预算下,Kimina-Prover 的通过率为 80.7%,而 DeepSeek-Prover-V2-7B 达到了 82.0%。
高校部署AI大模型，首要考虑的是硬件资源与需求的匹配。DeepSeek的多个版本，参数规模从7B到671B不等，每个版本都有其独特的性能特点和硬件需求。因此，选型时，你需要先摸清自己的“家底”，即现有的服务器或本地终端的显存、内存容量等硬件资源，再结合教学、科研等实际需求，选择最适合的版本。二、版本解析：从7B...
Janus Pro-7B的核心突破在于**“解耦式多模态处理框架”**：视觉编码器（Singly-L）：专注于图像理解任务，通过动态特征提取提升对复杂场景（如广告牌文字、数学公式）的解析能力；生成模块（VQ机制）：借鉴拉马针模型的向量量化技术，将图像生成转化为离散符号序列，与文本生成共享同一自回归Transformer架构。这种“分工...