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[2501.12948] DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning
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[2501.12948] DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning
实在太长自行扔到 Model 里去翻译去提问吧。 工作原理
主要技术就是训练出一些专有用途小模型来帮助大模型训练。 主要技术
1. 强化学习 (RL)
核心是强化学习技术像训练小狗一样当模型做出正确的推理步骤或得到正确的结果时就会获得奖励给 think /think 标记否则受到惩罚。 通过不断地学习和调整模型的推理能力就越来越强。 强化学习过程分为多个阶段包括直接在基础模型上进行强化学习 (DeepSeek-R1-Zero)以及在加入少量人工整理的数据后进行强化学习。 2. 冷启动数据
为了让模型更“听话”在 DeepSeek-R1-Zero 的基础上加入了一些人工整理的数据并进行多阶段训练。 这些数据可以帮助模型更好地理解人类的语言和思维方式从而提高推理的准确性和可读性。 3. 多阶段训练
训练过程分为多个阶段包括冷启动阶段、推理导向的强化学习阶段、拒绝采样和监督微调阶段以及针对所有场景的强化学习阶段。 每个阶段都有不同的目标和侧重点从而保证模型的推理能力和泛化能力都能得到提升。 4. 知识蒸馏
DeepSeek-R1 生成大量的训练数据然后用这些数据来训练 smaller models。可以显著提高 smaller models 的推理性能降低计算成本。
