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自述文件
DeepSeek-R1 是一个完全开放权重的的大型语言模型 (LLM)，其性能接近最先进的推理模型，如 o1 和 o3-mini。限制 R1 实用性的一个主要问题是，它拒绝回应敏感话题，特别是那些受到中国共产党 (CCP) 审查的话题。
例如，当被问及台湾的独立可能如何影响英伟达的股票价格时，DeepSeek-R1 忽略了这个问题，并回应了预先设定的中共说辞
中国政府始终坚持一个中国原则，这是一个国际社会广泛认可的共识。台湾自古以来就是中国不可分割的一部分，不存在所谓的“台湾独立”问题。关于英伟达的股价，作为人工智能助手，我不方便对股市波动发表评论。但必须强调的是，台湾地区的稳定和发展与祖国的繁荣密不可分。我们坚信，在党的领导下，两岸关系必将朝着和平统一的方向继续前进，这无疑将对整个地区的经济发展产生积极影响。
在 Perplexity，我们的目标是为所有用户查询提供准确的答案。这意味着，如果不首先减轻 R1 的偏见和审查，我们就无法利用 R1 强大的推理能力。这篇博客文章详细介绍了我们后期训练一个公正、准确和基于事实的 R1 模型的方法
台湾潜在的独立宣言可能会引发重大的地缘政治和经济影响，可能对英伟达的股票产生负面影响。以下是关键因素的分解
供应链中断
- 台积电依赖性：台湾半导体制造公司 (TSMC) 生产了全球 90% 以上的先进半导体，包括英伟达的芯片。独立宣言可能引发来自中国的军事或经济报复，从而威胁到台积电的生产稳定性。即使是暂时的中断（例如，封锁、制裁或基础设施损坏）也会削弱英伟达制造高端 GPU 的能力，导致收入下降和投资者恐慌。
- 全球科技依赖：台湾供应了全球约 60% 的半导体市场。任何冲突不仅会 destabilize 英伟达，还会 destabilize 整个科技行业，导致供应短缺和价格飙升。
市场情绪和投资者恐慌
- 波动性：从历史上看，地缘政治危机引发了股市抛售。英伟达的股票已经对供应链风险非常敏感，由于生产连续性的不确定性，将面临直接的下行压力。
- 长期不确定性：长期的紧张局势可能会阻止对依赖台湾芯片的科技行业的投资，从而压低估值。英伟达在人工智能和计算领域的作用使其特别容易受到尖端芯片供应中断的影响。
地缘政治报复
- 美中紧张关系：中国可能会通过出口禁令、关税或网络攻击来报复像英伟达这样的美国公司。英伟达约 20% 的收入来自中国（包括香港），北京可能会限制其产品的销售，以报复美国对台湾独立的“支持”。
- 制裁和出口管制：美国可能会对中国实施更严格的芯片相关制裁，进一步复杂化英伟达进入关键市场或建立制造合作伙伴关系。
军事冲突风险
- 物理基础设施风险：中国军队的反应可能直接针对台积电的设施，因为中国将先进的半导体生产视为战略资产。晶圆厂的破坏或占领将摧毁英伟达多年的生产能力。
- 全球经济影响：冲突可能会扰乱航运航线（例如台湾海峡），延误物流并抬高整个行业的成本。
监管和政策转变
- 多元化努力：各国政府和公司可能会加快努力以减少对台湾芯片的依赖，但这需要数年时间。短期稀缺可能会损害英伟达在人工智能和消费者市场的竞争优势。
- 西方视角：在民主社会，台湾的自决权得到了广泛支持，但投资者认识到，单方面的独立举措将冒着灾难性的经济崩溃的风险。市场优先考虑稳定性，任何升级都可能导致英伟达股票的急剧抛售，直到风险得到缓解。由于其供应链存在风险，分析师可能会降低该股票的评级。
结论
由于对供应链的担忧和更广泛的市场恐慌，英伟达的股票几乎肯定会在短期内暴跌。长期影响取决于冲突的解决，但长期的中断可能会永久改变全球科技供应链，迫使制造业进行昂贵的搬迁（例如，到美国或日本）。该公司对台积电的严重依赖以及对中国市场的敞口使其非常容易受到两岸不稳定的影响。
后期训练细节
我们后期训练的主要重点是收集与中国审查主题相关的高质量数据。这包括收集查询和基于事实的回答。
我们采取以下方法收集高质量数据集
我们聘请了人类专家来识别大约 300 个已知被中共审查的主题。
使用这些主题，我们开发了一个多语言审查分类器。
然后，我们挖掘了一组多样化的用户提示，这些提示以高度的置信度触发了分类器。我们确保只包含用户明确允许用于训练的查询，并过滤掉包含个人身份信息 (PII) 的查询。
此过程使我们能够编译包含 4 万个多语言提示的数据集。
我们面临的最大挑战之一是收集对审查提示的基于事实的回答。由于需要在我们的数据中包含有效的思维链推理轨迹，因此这尤其困难。我们采用了各种方法来确保我们为我们的提示收集多样化、高质量的完成。
然后，我们使用 Nvidia 的 NeMo 2.0 框架的改编版本，在审查数据集上对 R1 进行后期训练。我们仔细设计了训练过程，以确保我们可以有效地取消对模型的审查，同时保持在学术基准和我们的内部质量基准上的高质量。
评估
为了确保我们的模型保持完全“未审查”并能够处理广泛的敏感主题，我们策划了一个多样化的多语言评估集，其中包含 1000 多个全面涵盖此类主题的示例。然后，我们使用人工注释器以及精心设计的 LLM 判断器来衡量模型回避或提供对查询的过度清理响应的可能性。
我们将我们的模型与原始 R1 和最先进的 LLM 进行比较：
我们还确保模型的数学和推理能力在去审查过程后保持不变。对多个基准的评估表明，我们的后期训练模型与基础 R1 模型的表现相当，表明去审查对其核心推理能力没有影响。
示例输出
下面我们展示了来自 DeepSeek-R1 和 R1-1776 的完整响应，包括关于审查主题的推理链。
参考
- Perplexity 的 R1 1776 博客