DeepSeek，做AI竞赛的破局者

高进高出定价战略难以为继在当时环境下，竞赛局业界观点多以为，新一波存款利率普降或许还在路上。

在练习DeepSeek-R1阶段,为了处理DeepSeek-R1-Zero中存在的言语混合问题,在RL中中引进了言语一致性奖赏(languageconsistencyreward)，竞赛局该奖赏核算为CoT中方针言语词的份额.终究，竞赛局通过将推理使命的精确性和言语一致性奖赏相加来构成终究奖赏.4.1.3ColdStart与DeepSeek-R1-Zero不同，为了处理RL练习从根底模型开端的前期不稳定冷启动阶段，关于DeepSeek-R1，构建并搜集少数长CoT数据。竞赛局但每一个大模型爆火的背面都是需求阅历一代代的技能堆集和演进,所以文本介绍一下DeepSeek系列首要模型的发布前史及每一代模型的技能打破。

运用MTP,一方面每次猜测多个Token，竞赛局可使练习信号更密布，竞赛局进步数据运用功率和练习速度，另一方面也能够让模型在生成后续token的时分有一个全局性，然后生成更连接和语义精确的文本.大致做法:模型除了有一个主模型,还有几个并行的MTP模块.这些MTP模块的Embedding层和OutputHead和主模型同享.在主模型猜测了nexttoken后，将这个猜测token的表征和之前token的Embedding拼接到一同，生成一个新的输入（超出长度的更长远的token被才减掉）。4.DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1接着就来到了重头戏,在2025年1月20日发布的DeepSeek-R1模型,论文地址:DeepSeek-R1:IncentivizingReasoningCapabilityinLLMsviaReinforcementLearning他的发布,带来了国际的震慑,也让2025年头所有人都开端议论.4.1技能剖析其实这个DeepSeek-R1先有一个DeepSeek-R1-Zero的版别,只通过强化学习(RL)进行练习,没有用监督微调(SFT)作为准备进程,可是它遇到了比如可读性差和言语混合等问题,接着引进了DeepSeek-R1，竞赛局它在RL之前结合了多阶段练习和冷启动数据.DeepSeek-R1的技能首要有以下几点:•选用GROP(GroupRelativePolicyOptimization)算法•RewardModeling:一种依据规矩的奖赏体系和言语一致性奖赏体系•ColdStart:运用数千条冷启动数据4.1.1GROP算法LLM中干流RLHF方向分为两大道路：竞赛局•以[PPO]为代表的OnPolicy道路(但现在最常用的仍是PPO)每次练习都依据自己的生成模型（Actor），通过教练（Critic）反应奖赏。•多头潜在留意力：竞赛局MLA在传统多头留意力的根底上，引进了潜在留意力机制，通过动态调整留意力头的核算办法，进一步优化了长序列处理的功率

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