DeepSeek 的 R1 模型训练过程中使用的批次大小尚未在公开文档中明确披露。然而，基于训练大型语言模型 (LLM) 的常见做法和技术考量，我们可以推断其大致方法和权衡。批次大小是指在训练过程中一次前向/后向传播中处理的训练样本数量。对于像 R1 这样为高性能和可扩展性设计的模型，批次大小通常在每个批次数百到数千个样本，具体取决于硬件限制和优化目标。例如，像 GPT-3 这样的类似模型在每次迭代中使用 320 万个 token（而非样本）的批次大小，这在考虑序列长度时大约相当于每个批次 1,000-2,000 个序列。
批次大小的选择需要在计算效率和模型性能之间进行平衡。更大的批次可以通过利用 GPU 或 TPU 的并行处理来加快训练速度，但需要更多内存，并可能降低收敛速度。更小的批次使用更少内存，可以改善泛化能力，但会增加训练时间。对于 DeepSeek R1，批次大小可能取决于可用的硬件（例如，集群规模、GPU/TPU 内存）以及梯度累积等技术，梯度累积允许通过聚合多个小批次的梯度来模拟更大的批次。此外，通常使用 Megatron-LM 或 DeepSpeed 等框架来优化分布式训练，从而实现批次大小在数百或数千个设备上的高效扩展。
训练类似模型的开发者可以根据其基础设施试验不同的批次大小。例如，在使用配备 40GB 内存的 NVIDIA A100 GPU 的设置中，每个 GPU 1,024 个样本的批次大小很常见，而更大的集群可能会使用数万个样本的批次大小。DeepSeek R1 的架构可能采用了自适应策略，例如动态批次或混合精度训练，以在不超出硬件限制的情况下最大限度地提高吞吐量。虽然确切的批次大小仍未披露，但理解这些原则有助于开发者在复制或修改此类模型用于自己的项目时做出明智的选择。