Daniel Jeffries 这个对...
- 歸藏的AI工具箱
- 2025-01-23 19:47:56
Daniel Jeffries 这个对 Deepseek R1 论文的总结很详细：AI创造营ai
RL并非万能：DeepSeek-R1 结合了两次强化学习（RL）和两次监督微调（SFT），而非仅依赖RL。
GRPO的优势：作为PPO的改进版本，GRPO显著降低了内存和计算需求，且无需“评论家模型”（Critic Model），建议所有实验室尝试。
推理能力的局限性：当前模型在数学、编程等可验证任务上表现优异，但难以泛化到模糊推理任务（如广告设计优劣判断）。
合成数据的关键性：OpenAI/Anthropic/Google等巨头通过自有顶尖模型生成合成数据以训练更优模型，而普通开发者受限于服务条款无法效仿。
蒸馏模型的真相：Qwen和Llama的蒸馏模型仅通过SFT训练，未使用RL。
核心开放问题：“硬推理能力提升能否增强模糊推理能力？” 目前尚无定论，但这是全球AI实验室的焦点研究方向。
来源：x.com/Dan_Jeffries1/status/1881679981849215080
RL并非万能：DeepSeek-R1 结合了两次强化学习（RL）和两次监督微调（SFT），而非仅依赖RL。
GRPO的优势：作为PPO的改进版本，GRPO显著降低了内存和计算需求，且无需“评论家模型”（Critic Model），建议所有实验室尝试。
推理能力的局限性：当前模型在数学、编程等可验证任务上表现优异，但难以泛化到模糊推理任务（如广告设计优劣判断）。
合成数据的关键性：OpenAI/Anthropic/Google等巨头通过自有顶尖模型生成合成数据以训练更优模型，而普通开发者受限于服务条款无法效仿。
蒸馏模型的真相：Qwen和Llama的蒸馏模型仅通过SFT训练，未使用RL。
核心开放问题：“硬推理能力提升能否增强模糊推理能力？” 目前尚无定论，但这是全球AI实验室的焦点研究方向。
来源：x.com/Dan_Jeffries1/status/1881679981849215080
