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我还想提到,在这个后期训练阶段,我们将继续训练模型,但预训练阶段可能需要在数千台计算机上进行大约三个月的训练。后期训练阶段通常会短得多,例如三个小时,这是因为我们手动创建的对话数据集远小于互联网上的文本数据集。这个训练会非常短,但从根本上说,我们将采用我们的基础模型,我们将使用完全相同的算法、完全相同的每一件事继续训练,只是我们将数据换成对话。


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图 5 右显示了整个 RL 训练过程中奖励和响应长度的动态。与 TinyZero 和 SimpleRL-Zero 类似,我们观察到奖励持续增加,而长度先减少然后激增,现有工作将此归因于顿悟时刻。然而,我们观察到重试模式已经存在于基础模型的响应中(Section 1),但其中许多都是肤浅的(Section 2 ),因此奖励很低。


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记者查阅DeepSeek官方文件显示,由于是开源大模型,允许本地部署服务,但涉及到商业销售和牟利,就可能涉嫌触犯法律。协议显示,官方提供的模型和工具(如通过Ollama部署)遵循MIT开源协议,协议允许商业使用、修改和分发,但需保留版权声明并明确免责条款。


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在 R1-Zero 发布后的短短几天内,连续几个项目都在较小规模(如 1B 到 7B)上独立「复制」了类似 R1-Zero 的训练,并且都观察到了「顿悟时刻」,这种时刻通常伴随着响应长度的增加。


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