DeepSeek-R1采用强化学习（RL） - 第一个策略来显着增强其推理能力，将其与密切依赖有监督的微调（SFT）的传统模型区分开来。这种创新的方法使DeepSeek-R1能够通过探索和反馈来发展推理技能，而不是预先存在的数据。
RL优先策略的关键特征
1。推理的独立探索**
DeepSeek-R1仅从加强学习开始，绕过最初的SFT阶段。这使该模型可以自主探索和发展其推理能力。 RL框架激励该模型进行自我验证和反思，从而导致产生相干的链链（COT）响应。结果，DeepSeek-R1可以解决复杂的推理任务，而不会受到预定义数据集的约束[2] [4]。2。多阶段培训过程**
为了进一步提高其性能，DeepSeek-R1结合了一个多阶段的训练过程，其中包括一个冷启动阶段，并具有最少的监督数据。最初，该模型在进行广泛的RL培训之前使用数千个COT示例进行微调。这种组合使DeepSeek-R1能够完善其推理能力，同时仍能从一些结构化的指导中受益，最终达到的性能水平与OpenAI的O1-1217 [1] [3]等领先模型相当。3。成本效率和可及性**
RL优先的策略不仅提高了推理能力，还提高了培训效率。通过减少对大型监督数据集的依赖，与传统模型相比，DeepSeek-R1的成本仅为成本。这使得初创企业和研究人员更容易获得高级的AI推理，这些初创企业可能没有广泛的SFT [2] [4]。4。推理基准的性能**
DeepSeek-R1在推理基准方面表现出显着改善，经过数千个RL迭代后，性能指标显示出显着增长。例如，其在特定推理任务上的通过率从15.6％急剧增加到71％[1] [3]。这展示了RL优先方法在培养健全的推理能力方面的有效性。总而言之，DeepSeek-R1的RL优先战略代表了语言模型发展的重大进步。通过优先考虑强化学习并整合冷启动数据，它不仅增强了推理能力，而且还提供了更有效且具有成本效益的替代方案的传统培训方法。
引用：
[1] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[2] https://arbisoft.com/blogs/deep-seek-r1-theese-chinese-ai-powerhouse-poperhouse-performing-open-ai-ai-ai-s-o1-at-95-aT-95-毫无疑问
[3] https://huggingface.co/papers/2501.12948
[4] https://myedgetech.com/deepseek-r1-tr/
[5] https://arxiv.org/abs/2501.12948
[6] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepseek-r1-r1-and-ways-to-use-it
[7] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-r1/activity
[8] https://predibase.com/blog/deepseek-r1-self-improves-and-unseats-o1-with-with-reinforecement-recelenning