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DeepSeek推出了第一代推理模型——DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1,，通過強化學(xué)習(xí)激勵大型語言模型（LLMs）的推理能力,。
DeepSeek-R1-Zero是一個未經(jīng)監(jiān)督微調(diào)（SFT）這一初步步驟，直接通過大規(guī)模強化學(xué)習(xí)（RL）訓(xùn)練的模型,。通過強化學(xué)習(xí),，DeepSeek-R1-Zero自然地展現(xiàn)出眾多強大且引人入勝的推理行為。然而,，它也面臨著可讀性差和語言混雜等挑戰(zhàn),。
為了解決這些問題并進(jìn)一步提升推理性能，DeepSeek推出了DeepSeek-R1,，該模型在強化學(xué)習(xí)之前加入了多階段訓(xùn)練和冷啟動數(shù)據(jù),。DeepSeek-R1在推理任務(wù)上的性能可與OpenAI-o1-1217相媲美。 為了支持研究界,，DeepSeek開源了DeepSeek-R1-Zero,、DeepSeek-R1，以及基于Qwen和Llama從DeepSeek-R1中提煉出的六個密集模型（15億,、70億,、80億、140億,、320億,、700億參數(shù)）。一,、有監(jiān)督微調(diào)（SFT） 有監(jiān)督微調(diào)（Supervised Fine-Tuning,，SFT）是什么？有監(jiān)督微調(diào)是指在已經(jīng)訓(xùn)練好的大型語言模型（如GPT,、Llama等）基礎(chǔ)上,，通過使用有標(biāo)注的特定任務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步的訓(xùn)練，從而使模型具備在特定任務(wù)或領(lǐng)域上表現(xiàn)更好的能力,。這種技術(shù)通常涉及對模型權(quán)重的微調(diào),，以最小化任務(wù)特定的損失函數(shù)。有監(jiān)督微調(diào)（SFT）的核心在于利用有限的標(biāo)注數(shù)據(jù),，對預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行精細(xì)化調(diào)整,。預(yù)訓(xùn)練模型通常是在大規(guī)模無監(jiān)督數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的，已經(jīng)掌握了語言的基本結(jié)構(gòu)和知識,。通過引入標(biāo)注數(shù)據(jù),，模型可以針對特定任務(wù)進(jìn)行微調(diào),，學(xué)習(xí)如何在該任務(wù)上進(jìn)行預(yù)測和推理。DeepSeek-R1為什么不使用有監(jiān)督微調(diào)（SFT）,？DeepSeek-R1摒棄了傳統(tǒng)的有監(jiān)督微調(diào)作為初步步驟的做法,，旨在通過純粹的強化學(xué)習(xí)（RL）來訓(xùn)練模型，以激發(fā)模型的自主學(xué)習(xí)能力,。 這一理念認(rèn)為,，通過讓模型在自主試錯中學(xué)習(xí)正確的方法（即Self play），可以更符合人類的思維規(guī)則,，同時提升模型的適應(yīng)性和靈活性,。 DeepSeek-R1通過強化學(xué)習(xí)提升了自主學(xué)習(xí)能力，無需依賴大量標(biāo)注數(shù)據(jù),，從而實現(xiàn)了與有監(jiān)督微調(diào)模型相媲美的推理性能,，這一特性不僅降低了數(shù)據(jù)成本,，還顯著增強了模型的適應(yīng)性,。 
強化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning, RL）是什么,？強化學(xué)習(xí)專注于探索模型如何通過與環(huán)境的互動,，利用試錯方式學(xué)習(xí)最優(yōu)策略，旨在最大化累積獎勵,。強化學(xué)習(xí)的核心在于模型（通常被稱為智能體）會在環(huán)境中執(zhí)行一系列動作,，并根據(jù)這些動作所獲得的獎勵來不斷優(yōu)化其行為策略。在DeepSeek中,，強化學(xué)習(xí)被用于提升模型的推理能力,。DeepSeek-R1為什么使用強化學(xué)習(xí)（RL）？DeepSeek-R1采用強化學(xué)習(xí)是為了提升推理能力并減少對監(jiān)督數(shù)據(jù)的依賴,，實現(xiàn)模型在復(fù)雜環(huán)境中的自我優(yōu)化與進(jìn)化,。DeepSeek-R1利用強化學(xué)習(xí)來訓(xùn)練模型，使其能夠在特定任務(wù)環(huán)境中（如數(shù)字游戲,、數(shù)學(xué)推理題等）通過不斷嘗試和反饋來學(xué)習(xí)如何改進(jìn)策略,，以獲得更高的獎勵。這個過程類似于人類的學(xué)習(xí)方式,，即通過試錯和經(jīng)驗積累來逐漸掌握技能,。 
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