AI——DeepSeek R1 官方发布的论文《DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning》介绍了 DeepSeek R1 模型的训练思路和方法

DeepSeek R1 官方发布的论文名为 《DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning》。这篇论文详细介绍了 DeepSeek R1 模型的训练思路和方法，特别是如何通过强化学习（Reinforcement Learning, RL）提升大语言模型（LLMs）的推理能力1114。

论文核心内容概述：

1. 训练方法：

   • DeepSeek R1 采用了多阶段训练流程，包括冷启动数据微调、推理导向的强化学习（RL）和监督微调（SFT）。这种方法显著提升了模型的可读性和推理能力14。

   • 论文还提到，DeepSeek R1 的基础模型是 DeepSeek-V3，通过强化学习进一步优化了推理能力1114。

2. 创新点：

   • 纯强化学习训练：DeepSeek R1-Zero（R1 的前身）完全依赖强化学习进行训练，不依赖监督微调（SFT），展现了强大的自我验证和反思能力14。

   • 冷启动数据：为了解决 R1-Zero 的可读性和语言混合问题，R1 引入了冷启动数据，通过初步的标注数据微调模型，使其更符合人类阅读习惯147。

   • 推理能力蒸馏：论文还探讨了如何将 R1 的推理能力蒸馏到更小的模型中，使得小模型在推理任务上也能表现出色1411。

3. 实验结果：

   • DeepSeek R1 在多个推理任务（如数学、编程和知识处理）中表现优异，甚至超过了 OpenAI 的顶级模型（如 o1-1217）14。

   • 蒸馏后的小模型（如 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B）在基准测试中也取得了显著成绩，超越了同类开源模型147。

4. 开源贡献：

   • 论文作者开源了 DeepSeek-R1-Zero、DeepSeek-R1 以及多个蒸馏后的小模型（1.5B、7B、14B、32B、70B），为研究社区提供了丰富的资源1114。

如果需要更详细的内容，可以查阅论文原文或相关解读文章1114。