手把手教学:40000 元在家跑顶级DeepSeek R1的完整方案!
在家无需昂贵显卡即可运行670B参数超大规模AI模型DeepSeek R1,Hugging Face工程师Matthew Carrigan提供了详细配置指南。
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AIGC开放社区分享OpenAI联合创始人Sam Altman罕见公开赞扬DeepSeek R1模型的事件及其影响,强调了中国开源大模型的实力。
MLNLP社区介绍了DeepSeek R1论文,并重点提到了基于规则的奖励模型和多阶段训练策略,作者通过与AlphaGo的对比分享了个人见解。文章还提及技术交流群邀请函和MLNLP社区介绍。
671B参数的DeepSeek R1在UnslothAI团队的技术优化下成功压缩至131GB,仅需160GB显存即可运行。该模型在多项基准测试中表现出色,为开发者和用户提供了一种新的量化压缩思路。
MLNLP社区是一个国内外知名的机器学习与自然语言处理学术社群。DeepSeek-R1的发布引起了全球AI社区的关注,其在基准测试中的卓越性能引发了对OpenAI领先地位的质疑。DeepSeek的成功不仅展示了开源模式的优势,还引发了硅谷对于技术进步及商业模式的重新审视。
DeepSeek R1发布后迅速引爆全球AI圈,被誉为‘中国科技界带给美国的苦涩教训’。其深度思考和联网搜索功能在AppStore免费榜排名第一,并展示了透明化的推理过程。它不仅给出了答案还揭示了思考逻辑,引发用户学习如何拆解复杂问题的兴趣。同时,DeepSeek还能实时联网搜索信息并进行分析,成为实用的工具。不过也存在堆砌专业术语等问题。