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猫眼影戏记者 海斯 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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在新的一年里,我们将面对更多的困难和挑战,也有着良好的机缘。我们要清醒地意识到公司在生长历程中仍有许多需要进一步整改完善的地方,我们的制度建设还不敷深入,人力资源还不敷完善,各部分之间的团结相助力度还不敷,这些都需要我们配合努力去改变,上林项目基地开始筹建、伶俐种鸡场投入使用、实验室也开始慢慢步入正轨,这些都是我们公司的生长重点、焦点竞争力,需要全体员工统一思想、团结协作,以市场为导向,强力推进项目运作,提升公司形象,争取获得龙头企业的称呼。
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