Hugging Face发布了一篇博客文章,讲述他们如何尝试对Deepseek - R1发布中缺失的部分(数据收集、训练代码/超参数)进行逆向工程,以重现他们自己的Deepseek R1副本。目前尚未对其进行评估,所以我们不知道结果是否接近R1,但至少有人尝试重现缺失的部分并发布了结果。[https://huggingface.co/blog/open - r1]
讨论总结
这是围绕Hugging Face对Deepseek - R1反向工程的博客文章展开的讨论。一个观点提到项目尚在启动阶段还没有可评估的模型;也有人强调开源对普通民众和AI行业发展的重要性;还有对DeepSeek是否真正开源表示怀疑的观点,这个观点引发了较多争议,包括与OpenAI的对比、Open - R1的意义以及开源社区相关话题等。
主要观点
- 👍 博客文章只是项目开始阶段的阐述,目前不存在可供评估的模型。
- 支持理由:原帖表明Hugging Face虽有尝试重现但未进行评估,该评论是对原帖信息的补充强调。
- 反对声音:无。
- 🔥 开源对普通民众有益,使民众有使用平价AI的机会,能防止AI行业变得像昂贵的医疗行业。
- 正方观点:开源让更多人能用得起AI,避免行业走向高成本道路。
- 反方观点:无。
- 💡 对DeepSeek是否真正开源表示怀疑,暗示其数据集可能存在问题。
- 这一观点基于DeepSeek声称开源却可能存在隐藏问题的推测,引发诸多相关讨论。
- 反对者认为DeepSeek至少公开了权重并给出详细技术报告,也有人认为评论者被反对是因为既不完全支持也不完全反对DeepSeek。
金句与有趣评论
- “😂 那篇博客文章只是在谈论启动这个项目,所以没有可被评估的模型。”
- 亮点:简洁概括原帖中项目目前的状态。
- “🤔 This is why open source is important; it gives us peasants the option to use affordable AI and prevents AI industry going down the route of expensive healthcare industry.”
- 亮点:形象地阐述开源对普通民众和AI行业发展的意义。
- “👀 So much for DeepSeek being "open source", and I wonder what you could find in their dataset if they ever released it. Hmmmm.”
- 亮点:直接表达对DeepSeek开源真实性的怀疑,引发众多讨论。
情感分析
总体情感倾向较为复杂。在项目进展方面较为客观陈述事实。对于开源的观点是积极正面的。而关于DeepSeek开源的质疑则存在较大争议,争议点在于DeepSeek是否做到真正开源,可能的原因是大家对开源的定义和标准理解不同,以及对DeepSeek已有信息的不同解读。
趋势与预测
- 新兴话题:可能会进一步探讨如何定义开源的标准以及模型能力与开源程度的关系。
- 潜在影响:如果对开源标准达成更明确的共识,可能会影响未来AI项目开源的规范和民众对开源项目的信任度。
详细内容:
标题:关于 Hugging Face 尝试重现 DeepSeek-R1 的热门讨论
近日,Hugging Face 发布了一篇博客文章,提到他们试图对 DeepSeek-R1 缺失部分(数据收集、训练代码/超参数)进行逆向工程,以创建自己的 DeepSeek R1 副本。目前尚未对此进行评估,所以我们还不知道结果是否接近 R1。该帖子获得了众多关注,引发了热烈讨论。https://huggingface.co/blog/open-r1
讨论焦点与观点分析:
有人指出,那篇博客只是在谈论启动这个项目,所以还没有可供评估的模型。
有用户认为,这就是开源重要的原因,它给了大家使用价格实惠的人工智能的选择,防止人工智能行业走上昂贵的医疗保健行业的道路。
有人表示,DeepSeek 所谓的“开源”不过如此,还好奇如果他们发布数据集能发现什么。
也有人称,DeepSeek 至少开放了权重,并包含了非常详细的技术报告来描述其方法。而 OpenAI 没有分享关于其模型架构的任何信息,除了他们自己没人见过权重。他们是完全封闭和专有的,没有任何开放性可言。
还有人说,虽然确实如此,但这看起来像是严重的“比烂”。DeepSeek 开放权重并公布方法值得称赞,但 DeepSeek 并非完全开源。Open-R1 在填补缺失细节方面是向前迈出的有力一步,但如果它在推理能力或技能完整性方面不如 DeepSeek-R1,也不应感到惊讶。逆向工程训练技术和代码是一回事,但创建一个技能完整且高质量的训练数据集是棘手的,需要大量努力。预计需要经过几次模型迭代,才能得出一个在能力和技能完整性上都与 DeepSeek-R1 相匹配的完全开源模型。
有人表示不明白为什么有人会被严重地踩,认为这里的团队所做的工作令人钦佩,开源高质量的精选数据集对开源社区来说是一个巨大的胜利。非常感谢 DeepSeek 与社区分享了他们所有的研究,但不应忽视创建如此强大模型所需的数据集构建所需的大量时间和精力。
有人称自己可能因为既不完全支持 DeepSeek 又不完全批评 DeepSeek 而被两边都投了反对票。
有人则称这是廉价的“比烂”。
在讨论中,大家对于 DeepSeek 是否完全开源以及开源的意义和难度存在争议。开源确实为社区带来了更多可能性,但要实现完全开源且达到高质量的模型仍面临诸多挑战,这是大家的共识。而对于不同观点的激烈碰撞和交流,也丰富了对这一话题的探讨。
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