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文章编号：948时间：2025-02-07人气：
2023年2月6日，李飞飞教授领导的研究团队在人工智能领域取得了重要进展，成功训练出名为s1的推理模型。该模型的训练成本不到50美元，显示了其在成本和效率上的显著优势。s1在数学和编码能力测试中表现出了与当前领先模型如OpenAI的o1和deepseek的R1相当的能力，这一成果引起了广泛关注。
s1模型的训练并非完全从零开始，其基座模型基于阿里巴巴的通义千问（Qwen）模型。经过新浪科技的求证，阿里云确认了s1模型确实是在Qwen2.5-32B-Instruct开源模型的基础上进行监督微调而成。具体而言，研究团队利用16块H100 GPU进行了为期26分钟的训练，最终生成了s1-32B模型。值得一提的是，s1在竞赛数学问题上的表现甚至比o1-preview高出27%，这一数据点突显了模型在某些特定任务上的强大能力。
研究团队还透露，他们采用了蒸馏技术来创建s1模型。这一方法的核心理念是通过训练一个小型模型，使其学习并模仿更大型模型的推理过程，从而在保留推理能力的同时降低计算成本。s1的本文中指出，他们使用了一种称为监督微调（Supervised Fine-Tuning, SFT）的方法。这种方法允许在较小的数据集上进行有效训练，并引导模型在数据集中模拟指定行为。
与DeepSeek的R1模型相比，s1的SFT方法展现了更高的性价比。在训练过程中，研究人员仅使用了一个包含1000个精心设计问题的小型数据集，并为这些问题提供了解答。这一策略使得s1模型的训练过程更加高效，也为后续的研究提供了值得借鉴的经验。
s1模型的成功训练不仅展示了AI模型训练中的创新方法，还为低成本高效能的人工智能研究指明了方向。未来，随着更多类似技术的发展，人工智能的普及和应用将变得更加广泛。
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