梁文锋论文登上《自然》封面 打破同行评审空白
DeepSeek团队的研究论文登上了国际权威期刊《自然》的封面,通讯作者为梁文锋。这篇论文详细介绍了DeepSeek-R1推理模型的训练细节,并回应了关于模型蒸馏的质疑。DeepSeek-R1是全球首个经过同行评审的主流大语言模型,《自然》杂志指出,目前几乎所有主流的大模型都还没有经过独立同行评审,这一空白终于被DeepSeek打破。
研究显示,大语言模型的推理能力可以通过纯强化学习来提升,从而减少增强性能所需的人类输入工作量。梁文锋团队的研究表明,训练出的模型在数学和STEM领域研究生水平问题等任务上热点话题,比传统训练的大语言模型表现更好。DeepSeek-R1包含一个在人类监督下的深入训练阶段,以优化推理过程。该模型使用了强化学习而非人类示例来开发推理步骤,减少了训练成本和复杂性。在评估AI表现的各项测试中,DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1的表现都十分优异。
未来研究可以聚焦优化奖励过程,以确保推理和任务结果更可靠热点话题。梁文锋论文登上《自然》封面 打破同行评审空白 梁文锋论文登上《自然》封面 打破同行评审空白