强化学习与大模型后训练：DeepSeek R1 如何获得推理能力？

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点击上方“ 图灵人工智能 ”，选择“星标”公众号 您想知道的人工智能干货，第一时间送达                           版权声明 转自MoPaaS魔泊云，版权属于原作者，仅用于学术分享 编者按： DeepSeek 正在通过其开源模型 DeepSeek-R1 革新 AI 产业，尽管资源有限，却能媲美 OpenAI 的能力。通过让前沿大模型更广泛地开放，DeepSeek 推动了全球的创新与合作。其创新的基于强化学习（RL）的后训练技术可增强大模型的推理能力和对齐性，使大模型在实际应用中更加高效且易用。在本文中，我们将重点分析 DeepSeek R1 推理模型背后的关键 RL 后训练技术。本文由MoPaaS 的创始人鲁为民博士最初以英文的形式发表（点击文章末尾“阅读原文”），这次翻译出来供朋友和合作伙伴参考。 目录 引言 提升 LLM 推理与对齐能力的后训练 数据准备与生成 强化学习（RL）与 ………………………………