DeepSeek R1 是怎么训练出来的？- R1 论文精读
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内容提要
DeepSeek通过强化学习推出了R1模型，其推理能力接近OpenAI的o1。R1-Zero证明了无需监督学习也能提升推理能力，并采用GRPO算法降低计算成本。训练过程中，模型输出逐渐增加，展现出自我反思能力。最终，R1在推理基准测试中表现优异，尤其在中文环境下，显示出DeepSeek的创新潜力。
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关键要点
- DeepSeek推出了R1模型，其推理能力接近OpenAI的o1。
- R1-Zero证明了无需监督学习也能提升推理能力，采用GRPO算法降低计算成本。
- R1模型在推理基准测试中表现优异，尤其在中文环境下。
- DeepSeek通过强化学习让模型学会思维链提升推理能力，性能逼近o1。
- R1-Zero仅通过强化学习实现推理能力的涌现，未使用监督式微调(SFT)。
- GRPO算法替代PPO，降低计算成本，适合开放式问题推理。
- R1模型经过两阶段后训练，结合SFT和强化学习，提升了输出的可读性和推理能力。
- 蒸馏过程利用R1生成的数据提升小模型的推理能力。
- DeepSeek的中文效果出圈，主要得益于高质量的标注数据。
- 复现R1和R1-Zero的开源项目正在进行，但数据未公开，难以复制效果。
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