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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 11:15:00
来源:

猫眼影戏

作者:

陈连增

手机检察

  猫眼影戏记者 王效 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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  (三)高水平治理。张掖是河西五个都会中最有生活气息的都会 ,人口密度大 ,商业很昌盛 ,流动性强 ,这是张掖的活力所在。但带来的一个问题就是治理难度大 ,情况卫生维护本钱高 ,因此都会治理是比建设更需要有耐力和长期性的事情。今年要重点做好三个方面的事情:一要建立科学的治理机制。去年我们把都会事权重新进行了划分。从两个月的运行情况看 ,总体比原来的状况好了一些 ,但另有许多需要完善的地方。各县区要紧紧围绕都会治理的责、权、利方面进一步做深入细致的研究 ,从机制体制上解决好都会治理动力和活力缺乏的问题。二要提高设施包管水平。垃圾处理设施、环卫设施、公共卫生设施都要花大力气、下狠功夫做好做实 ,这是实实在在的民生事情 ,也是真正让老黎民受益的惠民之举 ,只有基础设施完善了 ,都会治理水平的提高才有物质基础。三要培育全民对都会的热爱和自豪感。只有把人民群众对张掖的热爱之情引发出来 ,把加入都会建设治理的积极性调动起来 ,每个人都当文明人、做文明事 ,才华够自觉遵守都会治理的各项划定 ,都会治理水平的提高才华有坚实的基础。如何提高市民的文明素质 ,如何充分引发市民自觉加入都会治理的活力 ,今年要拿出具体可行的实施 ,既要有激励性的步伐 ,还要有制约性的步伐 ,要形成好人好事有人表扬、坏人坏事有人监督曝光的激励约束机制。这是中小都会最难做的事情 ,但要真正做好了 ,也是最实际、最长效的事情。宣传、建设、计划等部分要配合研究 ,拿出可行的 ,今年正式启动 ,一年初见效果 ,三年大见效果。

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  为确保稳定和生长的阵势 ,提高下层组织治理本村事务的能力和村民自治水平 ,下步 ,我们要以贯彻落实本次大会精神为动力 ,加大力气 ,切实提高村级民主治理水平。一要提高党支部的领导焦点作用 ,村党支部是农村下层的战斗堡垒 ,在推进村级民主治理建设中 ,村党支部的领导焦点作用不可弱化 ,对村级经济建设和社会生长中的重要问题必须召开支部集会进行讨论决定。同时 ,要带动凭据民主治理制度划定 ,把需要由村委会讨论决定的事定心让他们去做 ,并做好指导事情。二要建立健全长效的事情治理机制。村级民主治理事情必须依靠相应的长效事情机制来包管 ,要把建立健全村务果真和民主治理制度作为提高村级民主治理水平、增进下层民主*建设的治本之策 ,坚持以执法、规则和政策为依据 ,建立完善以民主治理坚持以村党支部为焦点 ,村委会为主体 ,村民集会和村民(社员)代表集会为主要形式的民主决策制度 ,按期对村内重大事项进行商量;制订完善村民村规民约 ,对各村原有的各项划定进行一次清理 ,修改与国家执法、规则和政策相抵触的内容 ,经村民代表集会讨论之后生效;完善监督制度 ,各村都建立了民主理财监督小组 ,对村级财务收支情况进行监督、核查 ,并按期进行宣布。三要推行村务提议制度。是通过填写《村务提议表》 ,村委会对提议进行研究 ,实时回复。同时 ,对关于村级经济生长和社会事业生长的重大提议 ,村委会要提交村支部 ,进行配合商量 ,坚决杜绝“一言堂”和“先斩后奏”现象 ,进一步密切村级干群关系 ,增进村民自治。

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责编:夏永辉

审核:傅家军

责编:莫诺伊

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