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    李飛飛團隊50美元復現(xiàn)DeepSeek R1? 真相來了

    2025年02月07日 11:57:36   來源:財聯(lián)社

      2月6日訊  今日一則關于人工智能領域的新聞引發(fā)廣泛關注。

      據(jù)報道,李飛飛等斯坦福大學和華盛頓大學的研究人員以不到50美元的云計算費用,成功訓練出了一個名為s1的人工智能推理模型。該模型在數(shù)學和編碼能力測試中的表現(xiàn),據(jù)稱與OpenAI的O1和DeepSeek的R1等尖端推理模型不相上下。

      這一消息無疑在AI界投下了一顆重磅炸彈,真相究竟如何?

      《科創(chuàng)板日報》記者調查和采訪業(yè)內人士后發(fā)現(xiàn),s1模型的訓練并非從零開始,而是基于阿里云通義千問(Qwen)模型進行監(jiān)督微調。這意味著,s1模型的神奇“低成本”,是建立在已具備強大能力的開源基礎模型之上。

      ▍通義模型的“基座”作用

      根據(jù)李飛飛等人的研究論文,s1模型的訓練僅使用了1000個樣本數(shù)據(jù)。按照業(yè)內共識,這一數(shù)據(jù)量在AI訓練中可謂微乎其微,通常不足以訓練出一個具備推理能力的模型。

      青年AI科學家、上海交通大學人工智能學院謝偉迪副教授告訴《科創(chuàng)板日報》記者,如果仔細研究斯坦福s1的論文會發(fā)現(xiàn),s1模型的神奇是以通義千問模型為基座進行微調,這1000個樣本訓練的作用更像是“錦上添花”,而非“從零開始”。

      國內某知名大模型公司CEO也向《科創(chuàng)板日報》記者表示:“從論文原文來看,所謂用50美元訓練出新的具有推理能力的模型,實際上只是用從谷歌模型中提煉出來的1000個樣本,然后對通義千問模型進行監(jiān)督微調。這種微調的成本確實很低,但明顯是站在既有領先模型的‘肩上’才能做到。”

      斯坦福s1論文原文也注明模型是以阿里通義千問模型為基礎微調

      謝偉迪指出,國內外還有其他團隊也聲稱用極低的成本,訓練出了具有推理能力的新模型。但一閱讀其論文原文,就會發(fā)現(xiàn)它們無一例外都是基于通義模型作為基座進行的。

      國外多位人工智能研究者也指出,不少的“新”模型都是建立通義模型基礎上

      “以通義千問模型作為基座,確實可以用很少的樣本數(shù)據(jù)就達到產生新的推理模型的效果,但如果換成其他基座模型,新模型能力卻沒有任何的提升。所以,能力真正神奇的是Qwen模型,而不是s1。 ” 謝偉迪說。

      ▍低成本訓練大模型有局限,但也是方向

      盡管s1模型的低成本訓練在某種程度上展示了AI訓練的潛力,但其局限性也不容忽視。

      首先,這種低成本訓練依賴于已有的強大基座模型,如阿里通義千問模型。如果沒有這樣的基座模型,低成本訓練的效果將大打折扣。

      其次,1000個樣本數(shù)據(jù)的訓練量在大多數(shù)情況下是不夠的,尤其是在需要處理復雜任務的場景中。

      此外,低成本訓練的成功也引發(fā)了對AI模型知識產權和倫理問題的討論。如果越來越多的研究依賴于已有的基座模型進行微調,那么這些基座模型的開發(fā)者是否應該獲得相應的回報?如何確保AI技術的公平使用和共享?這些問題都需要業(yè)界進一步探討和解決。

      盡管s1模型的低成本訓練引發(fā)了爭議,但其背后的研究思路無疑為AI領域提供了新的思考方向。

      武漢人工智能學院一位資深研究人員向《科創(chuàng)板日報》記者表示,如何在保證模型性能的前提下,降低訓練成本,是AI研究的一個重要課題。未來,隨著技術的進步和算法的優(yōu)化,或許我們真的能夠看到更多低成本、高性能的AI模型問世。

      【來源:財聯(lián)社】

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