DeepSeek-R1-Zero 性能洞察 现在让我们探索 DeepSeek-R1-Zero 模型的一些性能见解。 DeepSeek-R1-Zero 与 OpenAI o1 的性能比较 在论文的上表中,我们看到了 DeepSeek-R1-Zero 和 OpenAI 的 o1 在推理相关基准上的比较。令人印象深刻的是,DeepSeek-R1-Zero 与 o1 相当,甚至在某些情况
DeepSeek-R1-Zero 的缺点 尽管表现出色,DeepSeek-R1-Zero 仍面临一些挑战: •可读性差:推理过程的可读性有待提升。 •语言混合:模型在处理混合语言时表现不佳。 为解决这些问题,我们探索了DeepSeek-R1,一种结合 RL 和人类友好型冷启动数据的方法,以提升推理过程的可读性并与开放社区共享。 DeepSeek-R1:使用...
O1/R1推理类主要由以下文章: 01 论文 Let’s Verify Step by Step - OpenAI 02 论文 AlphaZero-Like Tree-Search can Guide Large Language Model Decoding and Training 03 论文rStar:Mutual Reasoning Makes S…
DeepSeek-R1-Zero模型介绍 这篇论文有点特别,它直接跳过了或者部分跳过了监督微调这个阶段。具体来说,论文里提到的第一个模型——DeepSeek-R1-Zero,是从一个叫DeepSeek-V3-Base的预训练模型开始的,这个模型有6710亿个参数。有意思的是,它完全跳过了监督微调这一步。 为了大规模进行强化学习,论文里用了一种基于...
DeepSeek R1 官方发布的论文名为《DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning》。这篇论文详细介绍了 DeepSeek R1 模型的训练思路和方法,特别是如何通过强化学习(Reinforcement Learning, RL)提升大语言模型(LLMs)的推理能力1114。
本文用三张图介绍了 DeepSeek-R1 论文的三个核心内容(纯RL的方案可行性、DeepSeek-R1修炼手册、蒸馏小模型的潜力)。未来会聚焦通用能力提升(函数调用、多轮对话、复杂角色扮演以及 json 输出等任务上的表现不如 DeepSeek-V3)、语言混用问题解决(尤其是针对非中...
论文地址：https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1/blob/main/DeepSeek_R1.pdf 以下是论文的翻译内容：摘要 我们介绍第一代推理模型：DeepSeek-R1-Zero 和 DeepSeek-R1。DeepSeek-R1-Zero 是一个完全通过大规模强化学习（RL）训练而无需监督微调（SFT）作为初步步骤的模型，展示了显著的推理能力。通过RL...
总的来说,DeepSeek-R1 论文为 LLMs 的推理能力提升方向提供了新的视角和方法,尤其是在强化学习应用方面进行了有益的探索,并取得了令人鼓舞的成果。 这项研究对于未来 LLMs 的发展,尤其是在需要复杂推理能力的场景下,具有重要的参考价值。 为了更深入地理解论文细节,建议阅读论文原文,并参考其他解读资料,例如: ...
Raschka长文梳理后R1时代14篇重要论文 共8000字,建议阅读10+分钟 在DeepSeek R1 发布之后,行业出现了一个引人注目的趋势,即「按需思考」。 近日,Deepseek R1 等一系列推理大语言模型已成为 2025 年最热门的话题之一。在过去的几周里,...
为了解决这些问题并进一步提升推理性能,我们引入了 DeepSeek-R1。该模型在强化学习之前加入了少量冷启动数据 (cold-start data) 和多阶段训练管道。具体而言,我们首先收集了数千条冷启动数据对 DeepSeek-V3-Base 模型进行微调,随后与 DeepSeek-R1-Zero 类似,执行以推理为导向的强化学习。在强化学习过程接近收敛时,...