DeepSeek核心论文全译本：DeepSeek LLM: 以长远主义扩展开源语言模型

主要观点总结

本文介绍了DeepSeek LLM，一个基于2万亿中英双语语料库从零开始训练的开源大型语言模型。文章深入探讨了模型扩展法则，提出了最优模型/数据扩展策略，并展示了通过强化学习提升模型在复杂推理任务中的能力。DeepSeek LLM在多个基准测试中表现出色，特别是在代码、数学和推理领域，超越了LLaMA-2 70B。在安全性评估中，DeepSeek LLM 67B Chat模型也展现了强大的安全性。

关键观点总结

关键观点1: 模型介绍

DeepSeek LLM是一个基于2万亿中英双语语料库从零开始训练的开源大型语言模型，旨在推动开源语言模型的发展。

关键观点2: 模型扩展法则

文章深入探讨了模型扩展法则，提出了最优模型/数据扩展策略，并展示了通过强化学习提升模型在复杂推理任务中的能力。

关键观点3: 性能评估

DeepSeek LLM在多个基准测试中表现出色，特别是在代码、数学和推理领域，超越了LLaMA-2 70B。在安全性评估中，DeepSeek LLM 67B Chat模型也展现了强大的安全性。

关键观点4: 未来工作

DeepSeek LLM是一个长期项目，未来工作包括发布技术报告、优化数据集、模型对齐与优化以及持续贡献于开源语言模型的发展。

文章预览

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