【北雍读书】DeepSeek-R1推理模型解读（英文） - 北雍ECC｜中国视野趣谈世界

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2501.12948论文发表时间：2025年1月22日<h2>论文解读</h2>DeepSeek-R1是DeepSeek团队于2025年发布的一款通过强化学习（Reinforcement Learning, RL）显著提升推理能力的大型语言模型（LLM）。其核心目标是通过创新的训练方法，突破传统依赖监督微调（SFT）的局限，实现模型在数学、编程、逻辑等复杂任务中的自主推理能力。一、模型架构与训练方法1. DeepSeek-R1-Zero：纯强化学习的原始版本<ul> <li>训练框架：基于预训练模型DeepSeek-V3-Base，完全跳过监督微调（SFT），直接采用 Group Relative Policy Optimization (GRPO) 算法进行强化学习。</li> <li>奖励设计：结合准确性奖励（答案正确性验证）和格式奖励（强制推理过程与答案的标签化输出），避免使用复杂的神经奖励模型，降低训练成本并减少奖励滥用风险。</li> <li>性能表现：在AIME 2024数学推理基准测试中，准确率从初始的15.6%提升至71.0%，通过多数投票（64次采样）后达到86.7%，接近OpenAI的o1-0912模型。</li></ul>2. DeepSeek-R1：优化版的多阶段训练<ul> <li>冷启动数据：引入少量高质量标注数据（如长思维链示例），通过监督微调初始化模型，提升输出的可读性与结构化。</li> <li>四阶段训练流程： <ul> <li>冷启动微调：优化模型生成清晰推理过程的能力；</li> <li>推理导向的RL：结合格式与语言一致性奖励，减少中英混杂等问题；</li> <li>拒绝采样与SFT：生成80万条数据（60万推理任务+20万通用任务）进行二次微调；</li> <li>全面RL对齐：优化安...