DeepSeek R1：强化学习范式的推理强化模型

定位与目标

DeepSeek R1 的推出并非 DeepSeek V3 的简单迭代，而是一次在训练范式上的大胆探索。与传统大模型主要依靠监督微调(SFT)后进行强化学习不同，R1 将重点放在推理能力和行为对齐上，尝试通过大规模强化学习直接激发模型的推理潜力。其目标是利用强化学习的反馈机制，最大化模型在多步推理任务中的表现，从而提升答案的质量和可靠性。通过强化学习驱动的训练，DeepSeek R1 希望让模型在解决复杂问题时具备更深层次的逻辑链条和自洽思考能力。

R1-Zero实验

在 DeepSeek R1 的开发过程中，团队首先进行了名为“R1-Zero”的前瞻性实验，完全跳过监督微调(SFT)，直接从预训练后进入强化学习阶段。这种“冷启动”训练方式要求模型在面对推理问题时通过试错和反馈自我优化。为了引导推理过程，实验采用了基于规则的奖励系统，其中主要包括：

• 准确性奖励：评估模型答案的正确性。例如，在数学题或编程题中通过规则验证结果是否正确，正确时给予正向奖励，错误则不给分。
• 格式奖励：规范输出结构，要求模型按照预设标签（如<think>…</think>和<answer&g