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DeepSeek-R1：通过强化学习激励大语言模型的推理能力
左元翻译
日期：February2,2025
摘要
本文介绍了我们的第一代推理模型，DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1。DeepSeek-R1-Zero是通过大规模强化学习(RL)训练的模型，在没有使用监督微调(SFT)这个前置步骤的情况下，展示了卓越的推理能力。通过强化学习，DeepSeek-R1-Zero自然而然的展现出了许多强大而有趣的推理行为。然而，它也面临一些挑战，如可读性差和多语言混合等问题。为了解决这些问题并进一步提高推理性能，我们引入了DeepSeek-R1，该模型在强化学习之前结合了多阶段训练和冷启动数据。DeepSeek-R1在推理任务中的表现与OpenAI-o1-1217相当。为了支持研究社区，我们开源了DeepSeek-R1-Zero、DeepSeek-R1以及六个稠密模型(1.5B、7B、8B、14B、32B、70B)，这六个稠密模型是使用DeepSeek-R1对Qwen和Llama蒸馏而来。
DeepSeek-R1OpenAI-o1-1217DeepSeek-R1-32BOpenAI-o1-miniDeepSeek-V3
图1:BenchmarkperformanceofDeepSeek-R1.
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GPQADiamond
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AIME2024
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Codeforces
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MATH-500
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MMLU
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目录
1简介3
1.1贡献..................................................3
1.2评估结果总结............................................4
2方法4
2.1概述..................................................4
2.2DeepSeek-R1-Zero：在基础模型上进行强化学习.........................4
2.2.1强化学习算法........................................5
2.2.2奖励模型
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