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DeepSeek-R1的四个训练阶段 - 蝈蝈俊
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原文中文，约1900字，阅读约需5分钟。
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内容提要
DeepSeek-R1的训练分为四个阶段：冷启动、推理强化学习、拒绝采样与监督微调、全场景强化学习。前两个阶段通过SFT和RL提升推理能力和稳定性，后两个阶段增强模型的通用性与人类偏好的对齐，最终实现高性能。
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关键要点
- DeepSeek-R1的训练分为四个阶段：冷启动、推理强化学习、拒绝采样与监督微调、全场景强化学习。
- 第一阶段：冷启动，解决初始不稳定性和可读性差的问题，通过人工收集的高质量长链思维数据进行监督微调。
- 第二阶段：面向推理的强化学习，提升模型在数学、代码、科学等领域的推理能力，确保语言一致性。
- 第三阶段：拒绝采样与监督微调，增强模型在非推理任务上的通用性，筛选高质量推理轨迹并生成多样化数据。
- 第四阶段：全场景强化学习，提升模型的安全性和实用性，确保在开放域问答和长文本理解中的稳健表现。
- 两个SFT阶段提供初始规范化能力和扩展多领域泛化性，两个RL阶段分别针对核心推理能力提升和人类偏好对齐。
- 核心创新在于通过纯RL激励推理能力，结合冷启动和迭代优化，实现与顶尖闭源模型的性能匹敌。
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延伸问答
DeepSeek-R1的训练阶段有哪些？
DeepSeek-R1的训练分为四个阶段：冷启动、推理强化学习、拒绝采样与监督微调、全场景强化学习。
冷启动阶段的主要目标是什么？
冷启动阶段的主要目标是解决初始不稳定性和可读性差的问题，通过高质量长链思维数据进行监督微调。
推理强化学习阶段如何提升模型能力？
推理强化学习阶段通过分组相对策略优化算法和语言一致性奖励，提升模型在数学、代码、科学等领域的推理能力。
拒绝采样与监督微调阶段的作用是什么？
该阶段增强模型在非推理任务上的通用性，并通过筛选高质量推理轨迹生成多样化数据。
全场景强化学习阶段的目标是什么？
全场景强化学习阶段旨在提升模型的安全性和实用性，确保在开放域问答和长文本理解中的稳健表现。
DeepSeek-R1的核心创新是什么？
核心创新在于通过纯强化学习激励推理能力，结合冷启动和迭代优化，实现与顶尖闭源模型的性能匹敌。
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