DeepSeek-R1-Zero 自然而然地学会了用更多的思考时间来解决推理任务。 DeepSeek-R1-Zero 的“顿悟时刻” 在训练过程中,模型经历了一个“顿悟时刻”(表 3),学会为问题分配更多思考时间并重新评估初始方法。这一现象不仅展示了模型推理能力的提升,也体现了 RL 驱动下模型自主开发高级问题解决策略的能力。 表3 |De...
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,甚至在某些情况下超越了它。下面这张引...
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 是一个通过大规模强化学习(RL)训练的模型,未经过监督式微调(SFT)作为初步步骤,展现了卓越的推理能力。通过 RL,DeepSeek-R1-Zero 自然地展现了许多强大且有趣的推理行为。然而,它也面临一些挑战,如可读性差和语言混合问题。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...
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...
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: ...
这三个模板都是我团队用DeepSeek-R1跑通上百篇论文的精华沉淀。但当你需要处理国家级课题申报书、十万字级学位论文、或者涉及多模态数据的复杂研究时，建议升级到更专业的学术云端AI写作助手。学术云端AI写作助手 这个工具最戳科研党痛点的是：它把DeepSeek-R1的智能内核装进了学术生产的全流程流水线。从开题报告到...
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...
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。
Raschka长文梳理后R1时代14篇重要论文 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,研究人员推出了许多改进推理的新策略,包括扩展简单测试 - 时间规模化(S1)、关联思维链(Chain of Associated thoughts)、Inner Transformer 等方法。