DeepSeek-R1模型的介紹

sowang

DeepSeek-R1是基于DeepSeek-V3-base模型架構的大語言模型，具有以下特點：

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

模型架構：該模型由一個嵌入層、61個變換器層和多個預測頭組成。前三個變換器層使用多頭潛在注意力（MLA）和標準前饋網絡（FFN），而從第四層到第六十一層則采用混合專家（Moe）層，這種混合架構提升了模型的效率和性能。

訓練方法：DeepSeek-R1通過純強化學習（RL）進行訓練，無需監督微調（SFT），展示了在復雜推理任務中的強大能力。其訓練過程包括冷啟動微調、大規模推理優化和全場景增強微調，確保模型在推理和語言能力上的平衡。

推理能力：該模型在數學、編程等推理任務中表現出色，能夠顯式呈現思維鏈，適合解決需要多步驟分析的復雜問題。

開源與成本效益：DeepSeek-R1以MIT許可全面開源，訓練成本約為600萬美元，憑借其MoE架構和數據策略，實現了低成本高性能，適合在低算力環境中部署。