DeepSeek：登《Nature》封面，成本29.4万回应质疑

【9月18日DeepSeek研究论文登《Nature》封面，回应蒸馏OpenAI质疑】9月18日，DeepSeek再度引发关注。由DeepSeek团队共同完成、梁文锋担任通讯作者的DeepSeek - R1研究论文登上国际权威期刊《Nature》封面。今年1月，DeepSeek曾在arxiv公布初版预印本论文，与此次发布在《Nature》的版本相比，新发布版本补充了更多模型细节，减少了描述中的拟人化说明。在补充材料里，DeepSeek提及R1模型的训练成本仅29.4万美元，还回应了模型发布之初关于蒸馏OpenAI的质疑。今年1月，有说法称OpenAI研究人员认为DeepSeek可能利用OpenAI模型的输出来训练R1，这种方式能在使用较少资源的情况下加速模型能力提升。在论文的补充资料部分，DeepSeek对关于DeepSeek - V3 - Base训练数据来源的问题作出回应。DeepSeek表示：“DeepSeek - V3 - Base的训练数据仅来自普通网页和电子书，不包含任何合成数据。在预训练冷却阶段，我们没有故意加入OpenAI生成的合成数据，此阶段使用的所有数据都是通过网页抓取的。”

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