DeepSeek 的 R1 模型通过结合优化的架构设计、高效的数据利用率和精简的训练工作流程，实现了高性价比的 AI 训练。 通过在不牺牲模型性能的前提下优先考虑计算效率，R1 模型降低了硬件要求和运营成本。 这种方法确保了训练的可扩展性和可访问性，即使对于资源有限的组织也是如此。
首先，R1 模型采用精心平衡的架构，最大限度地减少冗余计算。 例如，它使用稀疏注意力机制和动态层堆叠等技术，将计算资源集中在输入数据的关键部分。 该模型不是统一处理所有标记，而是根据上下文动态调整其注意力模式，从而减少每个训练步骤所需的操作数量。 此外，该架构还结合了混合精度训练，混合使用 16 位和 32 位浮点运算，以加速矩阵乘法，同时保持数值稳定性。 这些优化使模型能够在更少的 GPU 上更快地进行训练，从而降低了能源消耗和云计算成本。
其次，该模型利用数据效率策略来减少所需的训练数据量。 例如，它使用高级数据增强和课程学习技术来最大限度地提高现有数据集的效用。 通过训练难度逐渐增加的示例并通过转换合成新数据，该模型无需依赖过大的语料库即可实现强大的性能。 此外，R1 模型集成了主动学习管道，用于识别用于注释的高价值数据样本，从而最大限度地减少手动标记工作。 这种有针对性的方法确保训练周期侧重于最具信息性的数据点，从而减少与数据管理相关的时间和成本。
最后，DeepSeek 通过分布式计算和资源管理来优化训练管道本身。 R1 模型使用参数高效的微调方法，如 Low-Rank Adaptation (LoRA)，它仅在训练期间更新模型权重的一个子集。 这减少了内存使用，并支持跨多个 GPU 的并行训练，而不会出现通信瓶颈。 此外，该团队还采用检查点和梯度累积来有效地处理大批量，从而最大限度地减少 GPU 空闲时间。 通过系统地解决数据、计算和工作流程设计中的瓶颈，R1 模型在保持具有竞争力的性能指标的同时，实现了显着的成本节约。