DeepSeek-R1技术革命：用强化学习重塑大语言模型的推理能力

引言：低成本高性能的AI新范式

在2025年1月，中国AI公司DeepSeek发布了两个标志性模型——DeepSeek-R1-Zero与DeepSeek-R1，以仅600万美元的训练成本实现了与OpenAI O1系列（开发成本约5亿美元）相当的推理性能，彻底颠覆了传统大语言模型（LLM）的训练范式。这一突破的核心在于纯强化学习（RL）驱动的推理能力进化机制，以及创新的组相对策略优化（GRPO）算法。本文将深入解析这一技术革命背后的原理、实现路径及行业影响。

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一、传统方法的困境与DeepSeek的破局之道

1.1 传统RLHF的局限性

传统大模型的推理能力提升主要依赖监督微调（SFT）与基于人类反馈的强化学习（RLHF），其流程包括：

1. 数据收