「DeepSeek」是什么？IBM技术内幕揭秘！
DeepSeek-R1的关键技术：
[*]强化学习的应用：DeepSeek-R1-Zero是通过大规模强化学习训练的模型，没有使用监督微调（SFT）作为初步步骤。它在推理任务上表现出色，但存在可读性差和语言混合等问题。
[*]冷启动数据和多阶段训练：为了解决上述问题，DeepSeek-R1引入了冷启动数据和多阶段训练流程。这使得模型在推理任务上的表现与OpenAI的o1-1217相当。
[*]模型蒸馏：DeepSeek团队还通过蒸馏技术将DeepSeek-R1的推理能力迁移到更小的模型上，例如基于Qwen和Llama的多个小型密集模型。这些小型模型在推理任务上表现优异。
在线学习：
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在数学、代码和自然语言推理等复杂任务上，DeepSeek-R1的性能与OpenAI的o1相当。
在世界大模型排名Arena上，DeepSeek-R1的基准测试升至全类别大模型第三，并在风格控制类模型分类中与OpenAI o1并列第一。
未来计划探索如何利用长链式思维（Chain-of-Thought, CoT）来提升模型在函数调用、多轮对话等任务上的能力。
解决语言混合问题，优化对其他语言的处理能力。
减少对提示的敏感性，提高模型在不同提示设置下的性能。
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