DeepSeek-R1模型的介绍

sowang

DeepSeek-R1是基于DeepSeek-V3-base模型架构的大语言模型，具有以下特点：

输入上下文长度：DeepSeek-R1的输入上下文长度为128k，这一特性使其能够处理更长的文本输入，提供更全面的上下文理解。

模型架构：该模型由一个嵌入层、61个变换器层和多个预测头组成。前三个变换器层使用多头潜在注意力（MLA）和标准前馈网络（FFN），而从第四层到第六十一层则采用混合专家（Moe）层，这种混合架构提升了模型的效率和性能。

训练方法：DeepSeek-R1通过纯强化学习（RL）进行训练，无需监督微调（SFT），展示了在复杂推理任务中的强大能力。其训练过程包括冷启动微调、大规模推理优化和全场景增强微调，确保模型在推理和语言能力上的平衡。

推理能力：该模型在数学、编程等推理任务中表现出色，能够显式呈现思维链，适合解决需要多步骤分析的复杂问题。

开源与成本效益：DeepSeek-R1以MIT许可全面开源，训练成本约为600万美元，凭借其MoE架构和数据策略，实现了低成本高性能，适合在低算力环境中部署。