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国内刊号：11-1421/N
国际刊号：1000-7857
发布日期:
为了解决大语言模型常见的“幻觉”问题，DeepSeek-R1采用“思维链”方法，并通过强化学习对模型进行微调，使其在解决复杂问题时能够展现出清晰的推理过程。此外，DeepSeek团队还创新性地采用分阶段评估模型进展的监测方式，并使用混合专家（MoE）架构，在有限的计算资源下实现了高效的模型训练。据报道，DeepSeek-R1的训练成本远低于其他同类模型，其应用程序编程接口（API）使用费用仅为GPT-o1的1/30。英国广播公司（BBC）指出，DeepSeek-R1的低成本优势对现有AI行业产生了巨大冲击。
来源：2025年第3期
《科技导报》期刊编辑部
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