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讨论总结
该讨论围绕Deepseek研究员称仅用2 - 3周训练R1和R1 - Zero展开。大家对这个训练时长有不同看法,有怀疑也有觉得令人印象深刻的。还讨论了Deepseek相关模型的各种情况,如是否会有新模型、模型的优势和不足等。也涉及到其他人工智能公司和模型的情况,以及知识构建、AI竞赛等话题,同时有用户表达对Deepseek的支持或期待,也有一些人提出质疑。
主要观点
- 👍 Deepseek研究员训练R1和R1 - Zero的时长令人印象深刻。
- 支持理由:训练时间短体现效率高。
- 反对声音:有人怀疑是否真能在这么短时间内完成大量强化学习步骤。
- 🔥 目前没有16B lite模型是件遗憾的事。
- 正方观点:从实际需求和模型发展来看,这个模型的缺失不利于相关研究和应用。
- 反方观点:由于模型构建基础等因素短时间内难以出现,也有观点认为小模型没有优势。
- 💡 对Deepseek在3周内完成10,000个RL步骤持怀疑态度。
- 解释:感觉时间过短难以完成这么多步骤。
- 🤔 如果消息属实,可能很快会发布R1.5版本。
- 解释:按照这样的训练速度推测后续版本发布。
- 👍 支持Deepseek研究者的工作,认为R1模型有用。
- 支持理由:R1模型没有被削弱所以有用。
- 反对声音:无明显反对。
金句与有趣评论
- “😂 It’s hard to believe that they’ve achieved 10,000 RL steps in 3 weeks, 1 RL step every 3 minutes, but if that’s true, we might see R1.5 released next week or even this week.”
- 亮点:对训练速度表示怀疑的同时还进行了有趣的后续推测。
- “🤔 So there’s no 16B lite model, tragically.”
- 亮点:简洁表达对模型缺失的遗憾。
- “👀 They would have to train a whole v3 base model and everything.”
- 亮点:阐述了没有16B lite模型的一个原因。
- “😂 nsw - 2088: get ready for a new DeepSeek in a few weeks, we might get it before closedAI’s O3 - pro”
- 亮点:表现出对DeepSeek成果的期待以及和其他公司的比较。
- “🤔 I hope they do… V2 Lite was not very good, but V3 is good, so one would hope that a V3 Lite would also be pretty good.”
- 亮点:对新模型的期待和对不同版本的评价。
情感分析
总体情感倾向较为复杂,既有正面的期待和支持,如对Deepseek成果的看好、对R1模型的认可;也有负面的怀疑,如对训练时长真实性的怀疑、对Deepseek是否存在炒作的质疑。主要分歧点在于对Deepseek的评价,原因是不同人对其技术成果、发展前景等有不同的判断标准和期望。
趋势与预测
- 新兴话题:模型训练速度与硬件发展的关系,如硬件能否跟上快速的模型更新;Deepseek对其他公司如Grok等的影响是否会持续发酵。
- 潜在影响:如果Deepseek持续快速发展,可能会改变人工智能领域的竞争格局;对模型训练效率的关注可能促使更多公司探索新的训练方法。
详细内容:
标题:关于 DeepSeek 训练时间及模型发展的热门讨论
在 Reddit 上,一则有关 DeepSeek 训练时间的帖子引起了广泛关注。该帖子称,训练 R1 和 R1-Zero 仅需 2 - 3 周。此帖获得了大量的点赞和众多评论,引发了关于模型训练效率、发展前景以及与其他模型比较等多方面的热烈讨论。
讨论焦点与观点分析: 有人表示很难相信能在 3 周内实现 10,000 次 RL 步骤,每 3 分钟 1 次 RL 步骤。但也有人认为,如果是对已有模型的微调,并非难以置信,因为 V3 基础模型的训练工作更为繁重。有人指出 DeepSeek 的实际训练成本可能主要在于开发训练数据和掌握训练方法。还有人认为 2 - 3 周的训练可能只是针对单个实验,难以一次性对已有良好模型做出显著改进。
对于新模型的发布预期,有人认为几周内可能会有新的 DeepSeek 出现,也有人对这种速度表示怀疑。在与其他模型的比较方面,有人认为 O3 - mini 表现出色,而 R1 在某些方面不如它。但也有人持相反观点,觉得 R1 在某些情况下更有优势。
有人认为 DeepSeek 可能会在竞争中领先,而有人则对其他公司的模型如 Grok 3 的发展表示关注和期待。还有人探讨了模型训练时间与发展速度对行业竞争格局的影响。
在讨论中,有用户分享道:“作为一名长期关注模型发展的人,我见证了不同模型在性能和应用上的变化。之前某个模型的发布,起初大家充满期待,但实际效果却不尽如人意。这种经历让我对新模型的出现持谨慎乐观态度。”
总体而言,这次讨论展示了大家对 DeepSeek 发展的高度关注以及对人工智能模型未来发展的多样看法。
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