DeepSeek利用各种高级机器学习算法来产生公式和数学推理，尤其是在DeepSeek R1之类的模型中。这是对所采用的特定技术的详细概述：
1。经营链(COT)提示：DeepSeek R1利用冗长的思想链来增强数学推理。这涉及以一种指导模型通过分步推理过程的方式进行构造提示，类似于人类解决复杂问题的方式[2]。通过基于这些COT提示生成合成训练数据，DeepSeek R1可以比大型模型更有效地提高其更有效地解决数学问题的能力。
2。冷启动微调：最初，DeepSeek R1使用带有逐步推理的紧凑数据集进行冷调微调。这个初始阶段为模型的推理能力树立了坚实的基础[6] [8]。冷启动数据的使用有助于建立结构化解决问题的方法。
3。强化学习(RL)：在最初的微调之后，DeepSeek R1采用纯强化学习来增强其推理技能。该过程涉及自动对样本答案进行计算，以将模型推向所需行为，例如为数学问题提供逐步解决方案[7] [8]。 RL对于开发模型的推理能力至关重要，而无需依赖标签数据。
4。拒绝采样和监督微调：RL过程的接近收敛，DeepSeek R1使用拒绝采样来生成合成数据。然后将此综合数据与来自各个领域的监督数据合并，以进一步完善模型的知识和准确性[8]。此步骤可确保模型从高质量的产出和各种领域特定的知识中学习。
5。小组相对政策优化(GRPO)：DeepSeek开发了GRPO，这是一种新算法，旨在使强化学习效率更高。 GRPO用于优化训练过程，从而使模型可以在多个基准测试中表现良好[7]。虽然GRPO并未专门详细介绍配方奶粉的生成，但它有助于DeepSeek培训过程的整体效率。
6.多阶段培训过程：DeepSeek R1采用的多阶段训练方法涉及通过微调和强化学习的不同阶段进行迭代。每个阶段都建立在上一个阶段，以确保模型在保持可读性和连贯性的同时发展出强大的推理能力[6] [8]。这种结构化方法是在数学推理任务中实现高性能的关键。
总而言之，DeepSeek的公式生成能力得到了先进的NLP技术，强化学习策略和GRPO等创新算法的组合。这些方法使DeepSeek模型能够在数学推理和解决问题的任务中表现出色。
引用：
[1] https://kalm.works/en/contents/technology/what-is-deepseek-differences-from-chatgpt-and-use-case
[2] https://www.youtube.com/watch?v=PABQG33SURG
[3] https://planetbanatt.net/articles/deepseek.html
[4] https://martinfowler.com/articles/deepseek-papers.html
[5] https://www.inferless.com/lealen/the-compinate-guide-to-deepseek-models
[6] https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1i9lkbh/deepseekr1_how_how_did_they_they_make_make_an_openailevel/
[7] https://www.technologyreview.com/2025/01/31/1110740/how-deepseek-pripped-upp---------------
[8] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepseek-r1-and-ways-to-use-it