DeepSeek-R1模型的介紹

sowang

DeepSeek-R1是基于DeepSeek-V3-base模型架構(gòu)的大語(yǔ)言模型，具有以下特點(diǎn)：

輸入上下文長(zhǎng)度：DeepSeek-R1的輸入上下文長(zhǎng)度為128k，這一特性使其能夠處理更長(zhǎng)的文本輸入，提供更全面的上下文理解。

模型架構(gòu)：該模型由一個(gè)嵌入層、61個(gè)變換器層和多個(gè)預(yù)測(cè)頭組成。前三個(gè)變換器層使用多頭潛在注意力（MLA）和標(biāo)準(zhǔn)前饋網(wǎng)絡(luò)（FFN），而從第四層到第六十一層則采用混合專家（Moe）層，這種混合架構(gòu)提升了模型的效率和性能。

訓(xùn)練方法：DeepSeek-R1通過(guò)純強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）進(jìn)行訓(xùn)練，無(wú)需監(jiān)督微調(diào)（SFT），展示了在復(fù)雜推理任務(wù)中的強(qiáng)大能力。其訓(xùn)練過(guò)程包括冷啟動(dòng)微調(diào)、大規(guī)模推理優(yōu)化和全場(chǎng)景增強(qiáng)微調(diào)，確保模型在推理和語(yǔ)言能力上的平衡。

推理能力：該模型在數(shù)學(xué)、編程等推理任務(wù)中表現(xiàn)出色，能夠顯式呈現(xiàn)思維鏈，適合解決需要多步驟分析的復(fù)雜問(wèn)題。

開源與成本效益：DeepSeek-R1以MIT許可全面開源，訓(xùn)練成本約為600萬(wàn)美元，憑借其MoE架構(gòu)和數(shù)據(jù)策略，實(shí)現(xiàn)了低成本高性能，適合在低算力環(huán)境中部署。