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别被误导 _ 李飞飞团队用不到50美元训练出媲美DeepSeek R1的AI推理模型??

2025-02-14 11:13:33
来源:

猫眼影戏

作者:

吴佩

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  猫眼影戏记者 吉小平 报道P6F9A2Y5R3B1T0V4X8W

作者:张发恩 立异奇智CTO 转载自民众号:后向流传 最近一篇新闻题目《李飞飞团队用不到50美元训练出媲美DeepSeek R1的AI推理模型》吸引了不少眼球 ,似乎预示着AI技术即将迎来一场“廉价革命”。 不少人可能会惊呼:“什么?不到50美元就能训练出媲美DeepSeek Rl的AI模型?这AI也太自制了吧!” 但 ,事拭魅真的如此吗? 作为一名AI从颐魅者 ,看到这个题目 ,我感受事情并不简单。仔细研读新闻和相关论文后 ,我发明这篇新闻的解读保存不少夸大和误导之处。 我详细读了原论文 ,尽可能还原事实 ,制止各人被不实信息所误导。 “题目党”嫌疑:事实可能并非如此“美好” 1. “媲美DeepSeek R1”?实际效果可能与你的期待有差别 DeepSeek R1是DeepSeek公司推出的?闭源?大模型 ,而新闻中提到的?s1模型? , 实际上是与?OpenAI的o1-preview模型?以及?DeepSeek-R1 800K数据蒸馏出的32B模型?做比照。注:DeepSeek R1是670B的大模型 ,与DeepSeek-R1 800K数据蒸馏出的32B模型是完全差别的两个模型。 论文中的实验结果标明 ,s1模型在?部分?推理任务上(例如AIME24竞赛数学题)凌驾了o1-preview? , 但这并不代表s1模型就?全面媲美?甚至?逾越?了DeepSeek R1。更重要的是 ,?s1的效果离DeepSeek-R1 800K数据蒸馏出的32B模型 另有不小的差别?。新闻题目用 “媲美DeepSeek Rl” 这样的字眼 , 容易给读者造成?s1模型已经可以和DeepSeek的顶尖模型相提并论?的?过失印象?。下图是s1论文披露的实验数据(https://arxiv.org/pdf/2501.19393) 2. “不到50美元”?请注意限定语和实际本钱 新闻中 “用不到50美元的云盘算用度” 的说法 ,?容易让人误以为训练一个高性能AI推理模型只需要区区几十美元?。但实际上 ,这50美元仅仅是?指论文中s1模型在16张H100 GPU上训练26分钟的云盘算用度?。 这?“不到50美元”?的本钱 ,?仅仅是模型微调阶段的盘算本钱? ,并不包括?: 3. “训练出媲美...的AI推理模型”?数据筛选的劳绩不可忽视 新闻题目容易让人觉得 , 是李飞飞团队提出了一种 革命性的模型训练要领  ,才华用 “不到50美元” 训练出高性能模型。 但深入剖析论文后 , 我们发明?数据筛选?在 s1模型的乐成中饰演了至关重要的角色。 s1模型的焦点立异之一 , 在于其构建的?高质量小样本数据集 s1K?。 研究团队并非随机使用1K数据进行训练 , 而是从59K 数据集中?精心筛选?出1K 高质量样本。 筛选历程主要包括: 实验结果标明 ,使用精心筛选的1K 数据训练的模型 ,性能甚至可以媲美使用全量59K 数据训练的模型? ,远超?随机选择数据或仅考虑数据长度、多样性的要领。这说明 ,在数据驱动的AI领域 ,数据质量往往比数据数量更重要?。?s1模型的乐成 , 很洪流平上归功于其高质量的数据筛选战略 ,而非仅仅是 “低本钱” 训练?。 论文的立异之处:小样本高效微调 + 推理预算强制 虽然 , 这篇论文并非一无是处。?s1论文在以下方面照旧有其立异性和孝敬的?: 1. 验证了小样本高效微调的可行性 s1论文再次印证了?高质量小样本数据在模型微调中的巨大潜力?。 在算力本钱高昂、 数据获取困难的配景下 ,?如何利用少量数据训练出高性能模型?一直是 AI 领域的研究热点。 s1论文提供了一个?利用数据筛选战略实现小样本高效微调?的乐成案例 , 为后续研究提供了有益的参考。?尤其值得肯定的是 , 论文开源了高质量的 s1K 数据集? , 这将有助于推动小样本学习和推理相关领域的研究进展。 2. 提出 “推理预算强制” 要领 , 探索推理历程干预 s1论文提出的?“推理预算强制 (Budget Forcing)”?要领 ,也为?模型推理历程的干预和调控?提供了一种新的思路。 通过?强制结束或延长模型的思考时间? ,?s1模型能够在推理历程中进行自我调解和优化? ,从而在一定水平上提升推理性能。 这种?在推理阶段对模型行为进行干预?的思想 ,具有一定的启发意义? ,未来或可应用于更多推理优化要领的研究中。 理性看待技术进步 ,“题目党”新闻对行业有害 总的来说 ,“李飞飞团队50美元AI模型” 这篇新闻题目保存夸大和误导之处? , 容易让读者对 AI 技术的现状爆发不切实际的理想。?s1模型 的乐成 , 是数据质量、 巧妙技术和现有预训练模型配相助用的结果 , 并非 “廉价” 和 “速成” 的代名词?。 我们肯定 s1论文在小样本学习和推理干预方面 的探索和孝敬? ,赞赏研究团队开源高质量数据集的举动?。但同时 ,我们必须坚持清醒的认识?: 作为AI从颐魅者和喜好者 ,我们应该坚持理性思考 ,客寓目待技术进步 ,警惕 “题目党” 式新闻的危害 ,配合营造一个健康、理性的 AI 生长情况?。?脚踏实地 ,一步一个脚印 ,才是 AI 技术走向成熟的正确门路?。

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责编:胡启生

审核:德·哈维

责编:张燕生

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