梁文鋒論文登上《自然》封面，正面回應DeepSeek-R1蒸餾質疑快訊
DeepSeek為DeepSeek-R1新增了一份全面的安全報告，《自然》雜志還公布了同行評審報告，DeepSeek-R1也成為全球首個經過同行評審的主流大語言模型。
【TechWeb】9月17日消息，由DeepSeek團隊共同完成、梁文鋒擔任通訊作者的DeepSeek-R1推理模型研究論文，登上了國際權威期刊《自然（Nature）》的封面。《自然》雜志還公布了同行評審報告，DeepSeek-R1也成為全球首個經過同行評審的主流大語言模型。
發表在《自然》雜志的新版DeepSeek-R1論文，與今年1月未經同行評審的初版有較大差異，披露了更多模型訓練的細節，并正面回應了模型發布之初的蒸餾質疑。
DeepSeek-R1發布之初，曾有傳聞稱該模型使用了OpenAI的模型進行蒸餾。在同行評審文件中，DeepSeek介紹，DeepSeek-R1的基座模型DeepSeek-V3 Base使用的數據全部來自互聯網，可能包含GPT-4生成的結果，但絕非有意而為之，DeepSeek-V3-Base并沒有引入在合成數據集上進行大規模監督蒸餾的“冷卻”階段。。
DeepSeek-V3-Base的數據截止時間為2024年7月，當時尚未發布任何公開的先進推理模型，這進一步降低了從現有推理模型中無意蒸餾的可能性。
DeepSeek為DeepSeek-R1新增了一份全面的安全報告，對DeepSeek-R1的安全性進行了全面評估，證明其安全性領先同期發布的前沿模型。
報告提到，DeepSeek-R1在服務部署中引入了外部風險控制系統，不僅可以基于關鍵詞匹配識別不安全對話，還使用DeepSeek-V3直接進行風險審查，判斷是否應拒絕響應。DeepSeek建議開發者在使用DeepSeek-R1時，部署類似的風險控制系統。
在公開安全基準測試和內部安全研究中，DeepSeek-R1在大多數基準上超過了Claude-3.7-Sonnet、GPT-4o等前沿模型。開源部署版本的安全性雖不及具備外部風險控制系統的版本，但仍擁有中等水平的安全保障。
《自然》雜志評價道：目前幾乎所有主流的大模型都還沒有經過獨立同行評審，這一空白“終于被DeepSeek打破”。隨著AI技術日漸普及，大模型廠商們無法驗證的宣傳可能對社會帶來真實風險。依靠獨立研究人員進行的同行評審，是抑制AI行業過度炒作的一種有效方式。（宜月）
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