细致扒一下DeepSeek-R1论文到底讲了些什么

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图片来源：由无界AI生成 论文原文链接:  https://arxiv.org/pdf/2501.12948 作者原文链接： https://zhuanlan.zhihu.com/p/20530204146 1、Approach 先前的大型语言模型（LLMs）相关的很多工作里都依赖大量的人工标注的数据去提升模型性能。但在Deep Seek R1这篇论文中指出：模型的推理能力（reasoning capabilities）可以通过大规模的强化学习（Reinforcement learning）来提升，甚至不需要用SFT（supervised fine-tune）来完成冷启部分的工作。 P.S. 通过少量的SFT完成模型的冷启（cold-start）可以进一步提升模型表现。 个人随想：少量的SFT在冷启阶段提升了模型的性能，使得在后续RL的训练中能更好的找到答案。 通俗易懂版：如果把模型比作一个武侠小说中的习武人，‘少量的SFT’就犹如武功秘籍。当提供一个秘籍给习武人去修炼（对应模型训练），他能少走弯路且更快修成武功（优秀的模 ………………………………