图解 DeepSeek-R1

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作者 | JAY ALAMMAR 译者 | 王强 策划 | Tina DeepSeek-R1 是人工智能稳步发展过程中最新的一记强音。对于 ML 研发社区来说，这是一个颇为重要的版本，原因包括： 它是一个开放权重模型，有一些较小、精简的版本，并且 它分享并应用了一种训练方法，以重现像 OpenAI O1 这样的推理模型。 在这篇文章中，我们将了解它是如何构建的。 内容： 回顾：如何训练 LLM DeepSeek-R1 训练配方 1- 长链推理 SFT 数据 2- 暂用高质量推理 LLM（但在非推理任务中表现较差）。 3- 使用大规模强化学习（RL）创建推理模型 3.1- 大规模推理导向强化学习（R1-Zero）3.2- 使用暂用推理模型创建 SFT 推理数据 3.3- 一般 RL 训练阶段 架构 回顾：LLM 的训练方式 与大多数现有 LLM 一样，DeepSeek-R1 一次生成一个 token，但它更擅长解决数学和推理问题，因为它能够花更多时间，通过生成解 ………………………………