
DeepSeek-R1推理本地跑,7GB GPU体验啊哈时刻?GRPO内存暴降,GitHub超2万星
DeepSeek-R1推理本地跑,7GB GPU体验啊哈时刻?GRPO内存暴降,GitHub超2万星黑科技来了!开源LLM微调神器Unsloth近期更新,将GRPO训练的内存使用减少了80%!只需7GB VRAM,本地就能体验AI「啊哈时刻」。
黑科技来了!开源LLM微调神器Unsloth近期更新,将GRPO训练的内存使用减少了80%!只需7GB VRAM,本地就能体验AI「啊哈时刻」。
刚刚,腾讯云再放大招——不仅上线了 DeepSeek-R1 和 V3 原版模型的 API 接口,还将它们接入了大模型知识引擎,并支持联网搜索,成为国内率先实现这一能力的云厂商。
自 DeepSeek-R1 发布以来,群组相对策略优化(GRPO)因其有效性和易于训练而成为大型语言模型强化学习的热门话题。R1 论文展示了如何使用 GRPO 从遵循 LLM(DeepSeek-v3)的基本指令转变为推理模型(DeepSeek-R1)。
一项非常鼓舞人心的发现是:DeepSeek-R1-Zero 通过纯强化学习(RL)实现了「顿悟」。在那个瞬间,模型学会了自我反思等涌现技能,帮助它进行上下文搜索,从而解决复杂的推理问题。
有时,当某项技术变得更便宜时,反而会促使整体投入增加。我认为,从长期来看,人类对智能和算力的需求几乎没有上限,因此我仍然看好AI计算需求的持续增长。我认为DeepSeek-R1在地缘政治上的影响尚有待厘清,同时它也为AI应用开发者带来了巨大机遇。
成本不到150元,训练出一个媲美DeepSeek-R1和OpenAI o1的推理模型?!这不是洋葱新闻,而是AI教母李飞飞、斯坦福大学、华盛顿大学、艾伦人工智能实验室等携手推出的最新杰作:s1。
DeepSeek-R1因其游刃有余的用户需求响应能力,尤其是其独特的“深度思考(DeepThink)”模式及卓越的推理能力,在这个春天绝响全球。为了让更多领域的用户切实便捷地开展体验,超算互联网平台第一时间上线了DeepSeek Chatbot可视化界面功能。
DeepSeek-R1 系列模型的开源,因其出色的性能和低廉的开发成本,已引发全球的热切讨论和关注。
DeepSeek千般好,万般好,就是联网搜索还用不了.但先别急,这块拼图也被国产AI搜索玩家用自己的能力补全了: 就在刚刚,秘塔AI搜索宣布融合了DeepSeek-R1满血版。
国产大模型云服务平台SiliconCloud(硅基流动),首发上线了基于华为云昇腾云服务的DeepSeek-V3、DeepSeek-R1。 DeepSeek-V3:输入只需1块钱/M tokens,输出2块钱/M tokens