DeepSeek R1 入门指南：架构、训练、本地部署和硬件要求

主要观点总结

DeepSeek通过引入强化学习改进了大型语言模型的推理能力，发布了名为DeepSeek-R1的新模型。该模型在多个基准测试中表现出色，并具有成本效益。文章详细介绍了DeepSeek-R1及其训练过程、性能指标、局限性以及未来工作。此外，文章还涵盖了模型的部署与可访问性，包括通过DeepSeek聊天平台和API的访问，以及在本地运行模型的方法。

关键观点总结

关键观点1: DeepSeek-R1使用强化学习提升了大型语言模型的推理能力。

DeepSeek-R1通过强化学习，增强了大型语言模型解决复杂问题的能力，这一方法在多个基准测试中表现出色。

关键观点2: DeepSeek-R1模型的成本效益优势。

DeepSeek-R1的API定价相对较低，对于缓存命中，其成本显著低于类似模型，这使其具有成本效益优势。

关键观点3: DeepSeek-R1模型的部署与可访问性。

DeepSeek-R1及其变体在MIT许可下发布，促进了开源合作和商业使用。模型提供多种格式，并可通过DeepSeek聊天平台和API访问。此外，DeepSeek还提供了在本地运行模型的方法。

关键观点4: DeepSeek-R1的局限性及未来工作。

DeepSeek-R1在需要特定输出格式的任务、软件工程任务以及多语言环境中仍存在一些挑战。未来的工作将重点解决这些限制，并扩展模型在函数调用、多轮交互和复杂角色扮演场景等方面的能力。

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转自 | 开源大雄 本文仅用于学术分享，如有侵权，请联系后台作删文处理 DeepSeek 改进大型语言模型推理能力的新方法 DeepSeek 通过强化学习（RL）引入了一种创新方法，以提升大型语言模型（LLMs）的推理能力，这一方法在他们近期发布的论文《DeepSeek-R1》中有详细阐述。这项研究在通过纯强化学习而无需大量监督微调来增强 LLM 解决复杂问题的能力方面，代表了一个重要的进展。 DeepSeek-R1 的技术概述 模型架构： DeepSeek-R1 不是一个单一的模型，而是一系列模型，包括：DeepSeek-R1-Zero 和 DeepSeek-R1。 让我说明一下 DeepSeek-R1 和 DeepSeek-R1-Zero 之间的关键区别： 主要区别 DeepSeek-R1-Zero 代表团队使用纯强化学习而不进行任何监督微调的初步实验。他们从基础模型开始，直接应用强化学习，让模型通过试错过程发展推理能力。虽然这种方法取得了令人印象深刻的 ………………………………