如表所示,DeepSeekMath-Base 7B 在 MMLU 和 BBH 上的性能与其前身 DeepSeek-Coder-Base-v1.5(Guo,2024)相比有显著提升,说明数学训练对语言理解和推理的积极影响。此外,通过包含用于持续训练的代码tokens,DeepSeekMath-Base 7B 在两个编码基准上有效地保持 DeepSeek-Coder-Base-v1.5 的性能。总体而言,DeepSeekMath...
DeepSeek 系列模型详解之 DeepSeek Math DeepSeek Math发布于2024年2月,虽然是一个7B参数量的模型,但在Math基准榜单上的表现却超过了多个30B~70B参数量的开源模型。 DeepSeek Math发布于2024年2月,虽然是一个7B参数量的模型,但在Math基准榜单上的表现却超过了多个30B~70B参数量的开源模型。 一、技术亮点 1. 数...
DeepSeekMath-Base 是在 DeepSeek-Coder-Base-v1.5 7B的基础上初始化的,因为他们注意到从代码训练模型开始比从通用 LLM 开始是一个更好的选择 具体而言 首先,通过从种子语料库OpenWebMath(一个高质量的数学网页文本集合)中随机选择50万个数据点作为正训练样本,训练一个fastText模型作为分类器 然后,使用该分类器从...
这篇论文《DeepSeekMath: Pushing the Limits of Mathematical Reasoning in Open Language Models》提出了一种名为DeepSeekMath 7B的开源语言模型,旨在显著提升数学推理能力。以下是论文的核心内容总结: 核心贡献 DeepSeekMath模型架构 基于DeepSeek-Coder-Base-v1.5 7B继续预训练,结合120B数学相关token(来自Common Craw...
冠军团队用到的模型是 NuminaMath 7B TIR，该模型是 deepseek-math-7b-base 的微调版本。获得第二名的队伍微调了两个 DeepSeek-Math-7B-RL 模型，一个用作策略模型（用于生成解决方案），一个用作奖励模型（用于对加权多数投票的解决方案进行评分）。第三名同样使用了 DeepSeek-Math-7B-RL 模型，没有进行任何...
提出了模型DeepSeek Math 7B,该模型使用Common Crawl(挑选120B)、自然语言、代码语料对DeepSeek-Coder-Base-v1.5 7B模型继续预训练得来的。 DeepSeek Math 7B在学术基准上达到了GPT-4的水平。 结论: 数学推理模型训练之前先做代码语料训练提高了解决数学的能力。
DeepSeekMath-Instruct 7B is a mathematically instructed tuning model derived from DeepSeekMath-Base 7B. DeepSeekMath is initialized with DeepSeek-Coder-v1.5 7B and continues pre-training on math-related tokens sourced from Common Crawl, together with natural language and code data for 500B tokens...
与RL训练前的模型(Qwen2.5-Math-7B-Base + 8K QwQ知识蒸馏版本)相比,Qwen2.5-7B-SimpleRL的平均性能显著提升了6.9个百分点。 此外,Qwen2.5-7B-SimpleRL不仅持续优于Eurus-2-7B-PRIME,还在5个基准测试中的3个上超越了Qwen2.5-7B-SimpleRL-Zero。
11 月 29 日，DeepSeek 发布参数规模达 670 亿的通用大模型 DeepSeek-LLM，包括 7B 和 67B 的 base 及 chat 版本，其性能接近 GPT-4，标志着 DeepSeek 在大模型领域取得了初步成功，也表明公司在技术研发上的实力和潜力。进入 2024 年，DeepSeek 持续发力，进入生态扩张阶段。公司推出 DeepSeek-1.3B 模型...