DeepSeek R1的强化学习方法如何增强其推理能力

##加固学习框架

DeepSeek R1采用组相对策略优化（GRPO），这是一个基于规则的RL框架，使该模型能够从反复试验中学习，而无需依赖预先标记的数据集。这种方法使该模型可以探索一个庞大的解决方案空间，发现了监督培训数据中可能不存在的独特推理模式和策略[1] [2] [4]。通过激励RL过程中的推理，DeepSeek R1可以产生连贯的思想链，并参与自我验证和反思，这对于解决复杂的问题解决至关重要[4]。

##多阶段训练过程

DeepSeek R1的培训分为几个阶段：

1。冷启动阶段：该模型以其前身DeepSeek R1-Zero收集的少量高质量监督数据开始。此阶段有助于减轻早期模型中观察到的诸如不良的可读性和语言混合等问题[1] [2]。

2。面向推理的RL：寒冷开始后，该模型接受了广泛的面向推理的RL训练。该阶段着重于增强特定领域的功能，例如编码，数学和逻辑，可以使用奖励规则来定义清晰的解决方案[3] [4]。

3。使用新数据进行微调：在初始RL培训后，通过基于RL检查点的拒绝采样生成新的监督数据。然后将这些数据用于进一步的微调，从而使模型可以在各种任务中完善其推理能力[1] [2]。

##性能结果

这种严格的培训过程的结果是一个模型，该模型可以达到与OpenAI的O1-1217等领先模型相当的绩效水平。例如，DeepSeek R1在基准方面显示出显着改善，通过AIME 2024任务的通行率从15.6％增加到71％​​，展示了其增强的推理能力[1] [2]。

总而言之，DeepSeek R1的强化学习方法不仅促进了独立的推理，而且还通过最大程度地减少对广泛的监督数据集的依赖来提高解决问题的效率。这将其定位为大型语言模型景观中的强大工具。