DeepSeek R1模型的训练过程

DeepSeek R1模子的锻炼历程，涵盖了从预锻炼到加强进修、再到模子蒸馏的齐过程：

### DeepSeek R1锻炼历程概括
DeepSeek R1是一款启源对于话模子，颠末预锻炼、监视微调（SFT）、加强进修（RL）战模子蒸馏等手艺伎俩，分阶段、多轮次迭代锻炼，终极完毕强大的拉理才气战取人类偏偏佳的下度对于齐。

### 锻炼历程
#### 第一阶段：锻炼R1-Zero
- **基座模子**：以DeepSeek-V3（671亿参数）为根底，预锻炼数据包罗往事、百科、代码等。
- **加强进修（RL）**：接纳GRPO算法，以“谜底准确性”战“格局准确性”为嘉奖旌旗灯号，锻炼约1万步，获得R1-Zero模子。
- **产出**：R1-Zero模子战“热启用思惟链数据”。

#### 第两阶段：锻炼R1
- **第一轮SFT微调**：鉴于“热启用思惟链数据”截至监视进修，提拔模子的思惟链残破度战答复精确率。
- **第一轮RL加强进修**：正在V1.0根底上，参加更细粒度的嘉奖旌旗灯号（如思惟链品质、流畅度等），退一步提拔模子功用。
- **第两轮SFT微调**：分离内部优良拉理常识数据散，加强模子的范围常识笼盖战拉理才气。
- **第两轮RL加强进修**：接纳齐场景多维嘉奖体制（如数教粗度、代码考证、人类偏偏佳等），终极获得下品质的R1模子。

#### 第三阶段：模子蒸馏
- **目标**：将R1模子的才气迁徙到更小的模子（如Qwen2.5战Llama3）上，低落布置本钱。
- **蒸馏历程**：颠末常识蒸馏丧失（KD-Loss）战思惟链监视丧失（COT-Loss），让Qwen2.5战Llama3进修R1的思惟链战谜底天生才气。
- **功效**：获得DeepSeek-R1-Distill-Qwen（65亿参数）战DeepSeek-R1-Distill-Llama（70亿参数），正在拉理才气战资本消耗上得到均衡。

###中心 代价取立异面
- **多阶段锻炼战略**：颠末预锻炼→SFT→RL→蒸馏的递退式锻炼，逐步提拔模子才气。
- **数据启动**：使用主动天生的“热启用思惟链数据”战下品质思惟链数据，低落野生标注本钱。
- **嘉奖体制**：分离主动化战野生校验，笼盖多维度评介，提拔模子输出的可费用战可托度。
- **下效降天**：颠末模子蒸馏，让小模子也能具备R1的拉理才气。

### 使用场景取未来瞻望
- **教诲教导**：主动修正功课、供给解题思路。
- **科研帮助**：算法设想、多模态数据标注。
- **企业产物散成**：客户效劳、金融风控、法令征询等。
- **未来标的目的**：多模态拉理、毕生进修、更年夜范围的人类偏偏佳数据汇集。

### 归纳
DeepSeek R1颠末多阶段锻炼战数据启动的方法，完毕了强大的拉理才气战取人类偏偏佳的对于齐。其锻炼历程重视思惟链的天生战劣化，并颠末模子蒸馏完毕下效降天。未来，DeepSeek R1将持续劣化多模态才气、人类偏偏佳数据战正在线删质进修才气，促进模子正在更多范围的使用。