同样,我们也可以上传科研相关的Paper,这里举一个例子。我上传2025年刚发在Science的一篇文章的PDF,命名为Neuroscience Paper: 在提问时引用这个数据库: 作为对比,这是没有引用数据库的回答,可以看到回答非常简略,而且没有这篇Science文章中对SVTg的更详细描述: 这是引用了数据的回答,可以看到回答变得更加详细,而且整合...
主要介绍两个模型 DeepSeek-R1-Zero 和 DeepSeek-R1,区别在于 R1-Zero 在进行强化学习(Reinforcement Learning,RL)训练前没有经过有监督微调(SFT)。R1-Zero 存在语言混用、输出可读性差的问题。 DeepSeek-R1 是在 RL 训练之前经过了多阶段的训练及冷启动数据(冷却阶段)。 开源了 R1-Zero、R1,和6个基于 Qwen...
DeepSeek-R1最近出圈太快,完全无法赶上社区的速度。不过还是把R1 paper读了一遍,正好错开热度做一些笔记。 DeepSeek2501.12948 概况动机OpenAI的o1系列模型首次引入了inference-time scaling,通过增加Chain-of-…
DeepSeek-R1-Zero naturally emerges with numerous powerful and intriguingreasoning behaviors.However,it encounters challenges such as poor readability,and languagemixing.To address these issues and further enhance reasoning perance,we introduceDeepSeek-R1,which incorporates multi-stage training and cold-...
n/blogs/aws/deepseek-r1-亚马逊AWS671B(全量模型)需注册AWS账户,填写付款方式,免费部署。models-now-available-on-awsCerebrashttps://cerebras.ai70B邮箱注册,速度快,宣称比GPU方案快57倍。/groqclouGroqd-makes-deepseek-r1-70B邮箱注册,速度快,但感觉比Cerebras弱一些。
DeepSeek - R1 - Zero 的自我进化过程生动展示了强化学习如何驱动模型自主提升推理能力。通过直接从基础模型启动强化学习,我们能够在不受监督微调阶段影响的情况下,密切监测模型的发展进程。这种方式清晰呈现了模型随时间的演变情况,尤其是在处理复杂推理任务能力方面的变化。
DeepSeek-R1: https://arxiv.org/pdf/2501.12948 注1:这三篇 Paper 的核心的工作都是卷 RL 阶段来提升模型的推理能力。所以要更好的理解上述工作,要具备基本的 RL 的基础知识,本人之前整理过 RL 核心算法(PPO 训练的源码阶段),如...
DeepSeek-R1 是DeepSeek 发布的开源推理模型,其性能可以媲美 OpenAI 的 o1,在数学、编程和逻辑推理任务上表现突出。而更令人惊讶的是,它的运行成本仅为 OpenAI 的 2%!最重要的是,它是一个完全开源的模型,任何人都可以自由使用其模型权重,进行训练和开发。在本视频中
EZ撸paper: DeepSeek-R1 论文详解 part 2:AGI是什么? | Reinforcement Learning快速入门 | AlphaGo, 视频播放量 3062、弹幕量 12、点赞数 224、投硬币枚数 246、收藏人数 168、转发人数 33, 视频作者 EZ-Encoder, 作者简介 UPenn PhD, 小厂打工人, 科研爱好者,相关视频:
自2025年1月20日发布开源大语言模型DeepSeek-R1以来,我作为中国深度求索(DeepSeek)公司 研发的人工智能产品,迅速引发全球科技界与资本市场的震动。 我的核心突破在于以极低成本(仅560万美元)实现了与OpenAI的GPT-4、Meta的LIama等顶尖模型 相匹敌的性能,尤其在数学推理、代码生成等领域表现突出。这一成就直接挑战了...