如前所述，DeepSeek 开发了三种类型的 R1 模型。第一种是DeepSeek-R1-Zero ，它建立在 DeepSeek-V3 基础模型之上，这是他们于 2024 年 12 月发布的标准预训练 LLM。与典型的 RL 流程不同，在 RL 之前应用监督微调 (SFT)，DeepSeek-R1-Zero仅使用强化学习进行训练，没有初始 SFT 阶段，如下图所示。DeepSe...
论文标题：Open-Reasoner-Zero: An Open Source Approach to Scaling Up Reinforcement Learning on the Base Model论文地址：https://github.com/Open-Reasoner-Zero/Open-Reasoner-Zero/blob/main/ORZ_paper.pdf项目地址：https://github.com/Open-Reasoner-Zero/Open-Reasoner-ZeroHugging Face：https://huggingface...
DeepSeek-R1-Zero：直接在基础模型上做RL，而不依赖于SFT作为初步步骤（意味着没有监督数据，监督依靠ve...
reason能力,整个deepseek-R1的paper已经讲的比较清楚了。包括只使用rule-based的reward+强化学习,就能将推理能力进行极大的升级。但是如何从一个推理模型,提升到一个通用的全场景的chat模型呢? 对于reason数据:复用了R1-Zero的训练方法。包括了math,code,逻辑推理等数据。 对于非reason数据(也就是通用数据):采用了rewa...
虽然R1-Zero 并不是表现最好的推理模型,但它确实通过生成中间“思考”步骤展示了推理能力,如上图所示。这证实了使用纯 RL 开发推理模型是可能的,而 DeepSeek 团队是第一个展示(或至少发布)这种方法的团队。 3)监督微调和强化学习(SFT + RL) 接下来我们来看看 DeepSeek 的旗舰推理模型 DeepSeek-R1 的开发历程...
主要介绍两个模型 DeepSeek-R1-Zero 和 DeepSeek-R1,区别在于 R1-Zero 在进行强化学习(Reinforcement Learning,RL)训练前没有经过有监督微调(SFT)。R1-Zero 存在语言混用、输出可读性差的问题。 DeepSeek-R1 是在 RL 训练之前经过了多阶段的训练及冷启动数据(冷却阶段)。 开源了 R1-Zero、R1,和6个基于 Qwen...
R1-Zero 的特别之处在于,它无需标注的 SFT 训练集就能够在推理任务中表现出色。它的训练过程直接从一个预训练的基础模型开始,通过强化学习(RL)训练完成(没有经过 SFT 步骤)。它的表现如此出色,以至于可以与 O1 媲美。 这点意义重大,因为数据一直是推动机器学习模型能力的...
虽然R1-Zero 并不是表现最好的推理模型,但它确实通过生成中间“思考”步骤展示了推理能力,如上图所示。这证实了使用纯 RL 开发推理模型是可能的,而 DeepSeek 团队是第一个展示(或至少发布)这种方法的团队。 3)监督微调和强化学习(SFT + RL) 接下来我们来看看 DeepSeek 的旗舰推理模型 DeepSeek-R1 的开发历程...
DeepSeek-R1-Zero: 使用DeepSeek-V3-Base作为基础模型,采用GRPO(Group Relative Policy Optimization)作为强化学习框架,在没有监督数据的情况下提升模型在推理方面的性能。DeepSeek-R1: • 冷启动(Cold Start): 收集少量高质量的长CoT(Chain-of-Thought)数据,对DeepSeek-V3-Base模型进行微调,作为强化学习的初始act...
DeepSeek - R1 - Zero 的自我进化过程生动展示了强化学习如何驱动模型自主提升推理能力。通过直接从基础模型启动强化学习,我们能够在不受监督微调阶段影响的情况下,密切监测模型的发展进程。这种方式清晰呈现了模型随时间的演变情况,尤其是在处理复杂推理任务能力方面的变化。