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  • pdf文档 清华大学 DeepSeek+DeepResearch 让科研像聊天一样简单

    DeepSeek R1 的核心突破在于其通过强化学习驱动的推理能力。该 模型在训练过程中,通过强化学习技术,显著提升模型的推理能力, 使其在数学、编程和自然语言推理等任务上表现出色。 传统依赖: 大规模监督微调(SFT) 创新思路: 强化学习(RL)驱动  推理效率 • 长思维链支持:DeepSeek R1 支持长链推理,能够生成数万字的 思维链,显著提高复杂任务的推理准确性,其长链推理能力在数学、 少上下文漂移和逻辑连贯性问题。 多令牌预测(MTP) 采用FP8混合精度训练,通过在训练 过程中使用更适宜的数据精度,减少 了计算量和存储需求。FP8混合精度 训练在保证训练准确性的基础上,显 著降低了计算成本,使得大规模模型 训练更加可行。 FP8混合精度训练 • 推 理 效 率 提 升 : 蒸 馏 后 的 模 型 参 数 量 大 幅 减 少 , 例 如 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B的参数量仅为7B,相比原始
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    0 码力 | 540 页 | 26.26 MB | 1 年前
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