《deepseek》r1版本和v3版本区别介绍

02-13 手游攻略 投稿:无悔

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deepseekr1和v3有什么区别

1、设计目标

R1版:主打推理任务,专攻解决复杂问题,适合深度逻辑分析。

V3版:多功能大型语言模型,在于可扩展性和高效率,适合各种语言处理任务。

2、架构和参数

R1版:用强化学习优化的架构,有不同规模的版本,参数在15亿到700亿。

V3版:用MoE混合专家架构,总参数高达6710亿,每个token激活370亿。

3、训练方式

R1版:重点训练思维链推理,R1-zero纯强化学习,R1还加上了监督微调。

V3版:用FP8混合精度训练,训练过程分高质量训练、扩展序列长度、SFT和知识蒸馏三个阶段。

4、性能

R1版:在需逻辑思维的测试中表现抢眼,比如DROP任务F1分数92.2%,AIME 2024通过率79.8%。

V3版:数学、多语言和编码任务中表现出色,Cmath得分90.7%,Human Eval编码通过率65.2%。

5、应用场景

R1版:适合学术研究、问题解决应用、决策支持等需要深度推理的场景,也可做教育工具。

V3版:适用于大型语言任务,如对话式AI、多语言翻译、内容生成等,助力企业高效解决各种问题。

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