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摘要

我们介绍了第一代推理模型DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1。DeepSeek-R1-Zero是一个通过大规模强化学习(RL)训练而成的模型,无需监督微调(SFT)作为初步步骤,展示了卓越的推理能力。通过RL,DeepSeek-R1-Zero自然涌现出许多强大而有趣的推理行为。然而,它也面临诸如可读性差和语言混合等挑战。为了解决这些问题并进一步提升推理性能,我们引入了DeepSeek-R1,它在RL之前加入了多阶段训练和冷启动数据。DeepSeek-R1在推理任务上的表现与OpenAI-o1-1217相当。为了支持研究社区,我们开源了DeepSeek-R1-Zero、DeepSeek-R1以及基于Qwen和Llama从DeepSeek-R1蒸馏出的六个密集模型(1.5B、7B、8B、14B、32B、70B)。
在这里插入图片描述# 1. 引言
近年来,大型语言模型(LLMs)正在经历快速的迭代和演进(Anthropic, 2024; Google, 2024; OpenAI, 2024a),逐步缩小与人工通用智能(AGI)的差距。
最近,后训练(post-train

http://www.dtcms.com/wzjs/789227.html

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