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news 2025/10/30 4:19:21

关键词与网站标题,网站权重值在较长时间内是一定的页面优化,做游戏网站要备案吗,wordpress模版全屏DeepSeek 的 LLM 推理新方法 DeepSeek 推出了一种创新方法#xff0c;通过强化学习 (RL) 来提高大型语言模型 (LLM) 的推理能力#xff0c;其最新论文 DeepSeek-R1 对此进行了详细介绍。这项研究代表了我们如何通过纯强化学习来增强 LLM 解决复杂问题的能力#xff0c;而无…DeepSeek 的 LLM 推理新方法 DeepSeek 推出了一种创新方法通过强化学习 (RL) 来提高大型语言模型 (LLM) 的推理能力其最新论文 DeepSeek-R1 对此进行了详细介绍。这项研究代表了我们如何通过纯强化学习来增强 LLM 解决复杂问题的能力而无需过度依赖监督式微调这是一个重大进步。 DeepSeek-R1 技术概述模型架构 DeepSeek-R1 不是一个单一的模型而是一个模型系列包括DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1 让我澄清一下 DeepSeek-R1 和 DeepSeek-R1-Zero 之间的主要区别主要区别 DeepSeek-R1-Zero代表了该团队使用纯强化学习进行的初步实验没有任何监督式微调。他们从基础模型开始直接应用强化学习让模型通过反复试验来开发推理能力。虽然这种方法取得了令人印象深刻的结果AIME 2024 上的准确率为 71%但它有一些明显的局限性特别是在可读性和语言一致性方面。它具有 6710 亿个参数采用混合专家 (MoE) 架构其中每个标记激活相当于 370 亿个参数。该模型展示了新兴的推理行为例如自我验证、反思和长链思维 (CoT) 推理。相比之下 DeepSeek-R1采用了更复杂的多阶段训练方法。它不是采用纯粹的强化学习而是先对一小组精心挑选的示例称为“冷启动数据”进行监督微调然后再应用强化学习。这种方法解决了 DeepSeek-R1-Zero 的局限性同时实现了更好的性能。该模型还保留了 6710 亿个参数但在响应中实现了更好的可读性和连贯性。训练过程对比培训方法强化学习与主要依赖监督学习的传统模型不同DeepSeek-R1 广泛使用强化学习。训练利用组相对策略优化 (GRPO)专注于准确性和格式奖励以增强推理能力而无需大量标记数据。提炼技术为了使高性能模型的普及DeepSeek 还发布了 R1 的提炼版本参数范围从 15 亿到 700 亿。这些模型基于 Qwen 和 Llama 等架构表明复杂的推理可以封装在更小、更高效的模型中。提炼过程涉及使用完整 DeepSeek-R1 生成的合成推理数据对这些较小的模型进行微调从而以较低的计算成本保持高性能。 DeepSeek-R1-Zero 的训练过程非常简单从基础模型开始直接应用强化学习根据准确性和格式使用简单的奖励 DeepSeek-R1 的训练过程分为四个不同的阶段使用数千个高质量示例进行初始监督微调强化学习专注于推理任务通过拒绝抽样收集新的训练数据针对所有类型任务的最终强化学习绩效指标推理基准DeepSeek-R1 在各种基准测试中都表现出了令人印象深刻的结果AIME 2024通过率为 79.8%而 OpenAI 的 o1-1217 的通过率为 79.2%。MATH-500得分高达 97.3%略高于 o1–1217 的 96.4%。SWE-bench Verified在编程任务中表现出色展示了其编码能力。成本效益DeepSeek-R1 的 API 定价为每百万输入令牌 0.14 美元缓存命中比 OpenAI 的 o1 等同类模型便宜得多。局限性和未来工作论文承认了几个需要改进的领域该模型有时会在需要特定输出格式的任务上遇到困难软件工程任务的性能可以提高多语言环境中的语言混合存在挑战少量提示会持续降低表现未来的工作将集中于解决这些限制并扩展模型在函数调用、多轮交互和复杂角色扮演场景等领域的功能。部署和可访问性开源和许可DeepSeek-R1 及其变体在 MIT 许可下发布促进开源协作和商业使用包括模型提炼。此举对于促进创新和降低 AI 模型开发的准入门槛至关重要。模型格式这两种模型及其提炼版本均采用 GGML、GGUF、GPTQ 和 HF 等格式从而可以灵活地在本地部署。 1.通过DeepSeek聊天平台进行网页访问 DeepSeek 聊天平台提供了用户友好的界面无需任何设置要求即可与 DeepSeek-R1 进行交互。访问步骤导航至DeepSeek 聊天平台注册一个帐户如果已有帐户请登录。登录后选择“深度思考”模式即可体验DeepSeek-R1的一步步推理能力。 DeepSeek 聊天平台 2.通过DeepSeek API访问对于编程访问DeepSeek 提供了与 OpenAI 格式兼容的 API允许集成到各种应用程序中。使用API的步骤 a. 获取 API 密钥访问DeepSeek API 平台创建帐户并生成你的唯一 API 密钥。 b.配置你的环境将设置base_url为https://api.deepseek.com/v1。使用你的 API 密钥进行身份验证通常通过 HTTP 标头中的 Bearer Token 进行。 c. 进行 API 调用利用 API 发送提示并接收来自 DeepSeek-R1 的响应。DeepSeek API 文档中提供了详细的文档和示例。 DeepSeek API 调用示例 3. 在本地运行 DeepSeek-R1 两种型号R1 和 R1-Zero 硬件要求完整模型由于其大小而需要大量硬件。建议使用具有大量 VRAM 的 GPU如 Nvidia RTX 3090 或更高版本。对于 CPU 使用你至少需要 48GB 的 RAM 和 250GB 的磁盘空间尽管如果没有 GPU 加速性能会很慢。精简模型对于资源密集程度较低的硬件的本地部署DeepSeek 提供了精简版本。这些模型的参数范围从 1.5B 到 70B适合硬件较差的系统。例如7B 模型可以在至少具有 6GB VRAM 的 GPU 上运行或者在具有大约 4GB RAM 的 CPU 上运行适用于 GGML/GGUF 格式。本地运行的软件工具将成为你可以使用Ollama在本地提供模型: (Ollama 是一种在你的机器上本地运行开源 AI 模型的工具。在此处获取https: //ollama.com/download ) 接下来需要在本地提取并运行 DeepSeek R1 模型。 Ollama 提供不同尺寸的模型 — 基本上更大的模型等于更智能的 AI但需要更好的 GPU。以下是阵容 1.5B version (smallest): ollama run deepseek-r1:1.5b 8B version: ollama run deepseek-r1:8b 14B version: ollama run deepseek-r1:14b 32B version: ollama run deepseek-r1:32b 70B version (biggest/smartest): ollama run deepseek-r1:70b 要开始尝试 DeepSeek-R1建议从较小的模型开始以熟悉设置并确保与硬件的兼容性。你可以通过打开终端并执行以下命令来启动此过程 ollama run deepseek-r1:8b 通过 Ollama 向本地下载的 DeepSeek-R1 发送请求 Ollama 提供了一个 API 端点用于以编程方式与 DeepSeek-R1 进行交互。在发出 API 请求之前请确保 Ollama 服务器在本地运行。你可以通过运行以下命令来启动服务器 ollama serve 一旦服务器处于活动状态你就可以使用curl以下命令发送请求 curl -X POST http://localhost:11434/api/generate -d {model: deepseek-r1,prompt: Your question or prompt here } 将其替换Your question or prompt here为你希望向模型提供的实际输入。此命令向本地 Ollama 服务器发送 POST 请求该服务器使用指定的 DeepSeek-R1 模型处理提示并返回生成的响应。在本地运行/访问模型的其他方法包括 vLLM/SGLang用于在本地提供模型。vllm serve deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B — tensor-parallel-size 2 — max-model-len 32768 — force-eager 等命令可用于精简版本。 llama.cpp还可以使用 llama.cpp 在本地运行模型。结论从 DeepSeek-R1-Zero 到 DeepSeek-R1 的这一进展代表了研究中重要的学习历程。虽然 DeepSeek-R1-Zero 证明了纯强化学习是可行的但 DeepSeek-R1 展示了如何将监督学习与强化学习相结合来创建一个更强大、更实用的模型。
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