DeepSeek LLM项目旨在通过长期主义视角推进开源语言模型(LLM)的发展,主要解决了以下几个关键问题: 缩放定律研究结论不一致:现有的缩放定律(scaling laws)研究得出了不同的结论,未能充分讨论超参数设置,导致对不同计算预算下的模型是否达到最优性能存在疑问。 开源社区的忽视:开源社区主要集中在训练固定大小的高质量模型,而忽视了对
DeepSeek LLM 作为一款开源大语言模型,其成功得益于长期主义(Longtermism)的研发理念和系统性的优化策略。在代码生成、数学推理、多语言任务等领域表现出色, 多项基准测试证明其性能超越 LLaMA-2 70B 和 GPT-3.5。 更重要的是,DeepSeek LLM 的训练成本仅为同类闭源模型的十分之一,堪称开源界的良心之作。 DeepSeek...
DeepSeek LLM 的微观设计在很大程度上遵循了 LLaMA (Touvron et al., 2023a,b) 的思路,采用了基于 RMSNorm (Zhang and Sennrich, 2019) 的 Pre-Norm 结构,并在前馈网络(FFN)中使用 SwiGLU (Shazeer, 2020) 作为激活函数,其中中间层维度约为 83×隐藏维度\tfrac{8}{3} \times \text{隐藏维度}38×...
研究界越来越认识到长文本建模对于下一代大型语言模型是一项关键能力，这由多种现实世界应用推动，包括深入推理（DeepSeek-AI, 2025; Zelikman et al., 2022）、仓库级代码生成（Zhang et al., 2023a; Zhang et al.）和多轮自主代理系统（Park et al., 2023）。最近的突破，包括 OpenAI 的 o 系列模型、De...
二.DeepSeek-R1论文 标题:DeepSeek-R1:通过强化学习激发LLM中的推理能力 评估榜 AIME 2024 美国高中数学竞赛题评估集 过往研究简介 Deepseek训练策略 DeepSeek-R1-Zero 实验版本 ,DeepSeek-R1最终版本 方法 方法 概述 强化学习算法 强化学习算法 传统的强化学习 ...
DeepSeek-R1-Zero 展示了诸如自我验证 (self-verification)、反思 (reflection) 以及生成长推理链等能力,标志着推理模型研究领域的重要里程碑。值得注意的是,这是首次公开研究验证了通过纯强化学习即可激励大型语言模型 (LLM) 的推理能力,而无需依赖 SFT。这一突破为未来的发展铺平了道路。 我们引入了开发 DeepSeek...
这是DeepSeek的第一篇论文,主要讲的是对META的LLaMA 2开源模型的复现,虽然说是一个模仿实验,但可以从文章中发现DS严谨的研究态度。研究中主要有两个创新点: 一是DS对传统大模型Scaling Law结论挑战。这里简单解释一下,大家可能理解Scaling Law的意思是数据量越多,训练出来的大模型能力越强,但其实在对模型的训练过...
2. 研究Scaling Law的结论:通过深入研究缩放定律,最终在两种常用的开源配置(70亿和670亿参数)下进行大规模模型的扩展,使得DeepSeek LLM 67B 在多个基准测试中表现优异,尤其是在代码、数学和推理领域。1. 引言论文原文 Over the past few years, Large Language Models (LLMs) based on decoder-only Transformers...
DeepSeek-R1 论文,题为 "DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning",是近期发布的一篇关于大型语言模型(LLMs)推理能力提升的论文。该论文提出了两种模型 DeepSeek-R1-Zero 和 DeepSeek-R1, 旨在通过强化学习(RL)来增强LLMs的推理能力,而无需或较少依赖传统的监督微调(...
DeepSeek R1 官方发布的论文名为《DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning》。这篇论文详细介绍了 DeepSeek R1 模型的训练思路和方法,特别是如何通过强化学习(Reinforcement Learning, RL)提升大语言模型(LLMs)的推理能力1114。