内容概要：本文介绍了 DeepSeek 团队研发的第一个基于强化学习（RL）的语言模型——DeepSeek-R1-Zero 和其升级版本 DeepSeek-R1。DeepSeek-R1-Zero 使用纯RL方式训练，惠州家政13825404095在多项推理任务上展现卓越能力，解决了无需初阶段监督微调的问题。但是，DeepSeek-R1-Zero 面临表达可读性和语言混淆等挑战。为此，DeepSeek 团队进一步引入带有高质量数据作为冷启动和迭代式的 RL 微调机制，从而产生了更具可解释性、高性能推理模型 DeepSeek-R1。DeepSeek-R1 推理能力与 OpenAI 开发的相关推理模型相当，并成功地在多种推理密集型任务上展现了顶级性能，如编码和数学等领域。此外，文章还提出了 DeepSeek-R1 产生的知识传递至小型稠密模型的成功案例，进一步扩展了模型的适用范围。文中对模型性能做了详细评测，并展示了其在实际应用场景中取得的进步。 适合人群：对该主题感兴趣的机器学习研究人员、开发者以及希望提升语言模型推理性能的专业从业者，尤其对于希望通过纯RL路径提升语言模型的人工智能研究人员。 使用场景及目标：DeepSeek-R1 主要适用于需要复杂推理的场景，如编码竞赛、数学问题解答、文档解析及其他高推理负载任务。通过模型提供的强大推理能力和可读性，可以帮助专业人员在这些领域内获得更好的效果。同时，在教育场景中的潜力巨大，有助于学生理解和解答问题。 其他说明：文章详细阐述了强化学习对模型推理性能的影响，揭示了未来通过大规模强化学习提升语言模型潜力的可能性。尽管存在如训练耗时长、需要大量资源等问题，但模型在性能上的飞跃显示出这种方法的巨大优势。未来的工作重点将是改善多轮对话、复杂角色扮演等任务中的性能，优化不同语境下的多语言支持，并增强在各类编程任务中的实用性。此外还将继续探索通过强化学习来改进模型，尤其是在软件工程方面应用的潜能。
