DeepSeek首次回應蒸餾OpenAI質疑

據一财，DeepSeek再次引發轟動。由DeepSeek團隊共同完成、梁文鋒擔任通訊作者的DeepSeek-R1研究論文，登上了國際權威期刊《Nature》的封面。 今年1月，DeepSeek曾在arxiv公布了初版預印本論文，相較而言，此次發布在《Nature》的版本補充了更多模型細節，減少了描述中的拟人化說明。在補充材料中，DeepSeek提到了R1模型的訓練成本僅29.4萬美元，以及回應了模型發布之初關于蒸餾OpenAI的質疑。 今年1月，有報道提到，OpenAI研究人員認為，DeepSeek可能使用了OpenAI模型的輸出來訓練R1，這種方法可以在使用較少資源的情況下加速模型能力提升。 在論文的補充資料部分，DeepSeek回應了關于DeepSeek-V3-Base訓練數據來源的問題。“DeepSeek-V3-Base的訓練數據僅來自普通網頁和電子書，不包含任何合成數據。在預訓練冷卻階段，我們沒有故意加入OpenAI生成的合成數據，此階段使用的所有數據都是通過網頁抓取的。”DeepSeek表示。