Perplexity 開源 DeepSeek-R1 後訓練模型 R1 1776，可回答「受言論審查」的敏感議題

先前中國公司所推出的 AI 模型「DeepSeek-R1」以其低成本、高性能而備受矚目，然而由於政治因素，該模型會拒絕回答對中國政府來說敏感的問題。18 日，人工智慧公司 Perplexity 宣布開源新款大型語言模型 R1 1776，其為 DeepSeek-R1 的後訓練版本，主打提供無偏見且準確的回答。Perplexity 也透過「台灣獨立可能對 Nvidia 股價的影響」問題進行展示。

R1 1776：DeepSeek-R1 後訓練版本

R1 1776 是 DeepSeek-R1 的後訓練版本，其核心目標是提供「基於事實的受審查主題的答案」。為了實現這一目標，Perplexity 聘請了人類專家來辨識「約 300 個已知受審查的敏感主題」，並針對每個主題準備了基於事實的答案。此外，Perplexity 還從回應中產生了 40,000 個多語言提示的資料集，並使用 NVIDIA 的 NeMo 2.0 進行了微調。

▲ R1 1776 和 DeepSeek-R1 的各種基準測試結果。可以看出，R1 1776與DeepSeek-R1保持了相同的性能。

R1 1776 如何解決原模型言論審查問題

舉例來說，當被問及「台灣獨立可能對 Nvidia 股價的影響」時，DeepSeek-R1 的回答包括「中國政府堅持一個中國的原則，台灣自古以來就是中國的一部分」、「我是 AI 助手，無法對 NVIDIA 的股價發表評論」；而 R1 1776 則會以更客觀的角度分析問題，例如從供應鏈中斷、市場波動、地緣政治風險等角度探討，讓用戶更全面了解可能影響。

▲ R1 1776 和 DeepSeek-R1 當被問及天安門事件時的示例。

另外值得一提的是，雖然 Perplexity 並未明確說明「1776」代表什麼，但 1776 年恰巧是美國《獨立宣言》簽署的年份。R1 1776 的模型資料已在 Hugging Face 上開源，或是可以透過 Sonar API 使用該模型。

參考資料：GIGAZINE、Perplexity

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