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论文摘要中表示,推理能力作为人类智能的基石,能够支持从数学问题求解、逻辑演绎到程序编写等复杂认知任务。人工智能领域的最新进展表明,当大型语言模型(LLMs)的规模达到足够程度时,能够展现出包括推理能力在内的涌现性特征,然而,要在预训练阶段实现这类能力,通常需要耗费大量计算资源。

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《自然》杂志指出,如此总结DeepSeek-R1带来的进步:如果训练出的大模型能够规划解决问题所需的步骤,那么它们往往能够更好地解决问题。这种“推理”与人类处理更复杂问题的方式类似,但这对人工智能有极大挑战,需要人工干预来添加标签和注释。

DeepSeek的研究人员揭示了他们如何能够在极少的人工输入下训练一个模型,并使其进行推理。DeepSeek-R1模型采用强化学习进行训练。在这种学习中,模型正确解答数学问题时会获得高分奖励,答错则会受到惩罚。

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