DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning

已于 2025-02-07 10:41:52 修改
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分类专栏： LLM Daily Technical Report 文章标签： 语言模型 人工智能 自然语言处理
于 2025-02-07 10:41:12 首次发布
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本文是LLM系列文章，针对《DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning》的翻译。

DeepSeek-R1：通过强化学习激发LLM的推理能力

摘要

我们介绍了我们的第一代推理模型DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1。DeepSeek-R1-Zero是一个通过大规模强化学习（RL）训练的模型，没有作为初步步骤的监督微调（SFT），表现出卓越的推理能力。通过RL，DeepSeek-R1-Zero自然地出现了许多强大而有趣的推理行为。然而，它遇到了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高推理性能，我们引入了DeepSeek-R1，它在RL之前结合了多阶段训练和冷启动数据。DeepSeek-R2在推理任务上的性能与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-R2中提取的六个密集模型（1.5B、7B、8B、14B、32B、70B）。
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1 引言

近年来，大型语言模型&

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Deepseek-r1:Incentivizing reasoning capability in llms via reinforcement learning
liguandong
02-21 81
我们的目标是讨论LLM在没有任何监督数据的情况下，发展推理能力的潜力，专注于RL。自我演化中最显著的方面之一就是随着测试时间计算的增加而出现的复杂行为，例如，反思-模型重新审视并重新评估先前步骤的行为-探索解决问题的替代方法，这些并非显式编程的结果，而是模型与强化学习环境互动的结果。Deepseek-r1-zero是通过rl训练的，没有经过sft，通过rl涌现了许多强大而有趣的推理行为，但是有可读性差和语言混合等挑战，deepseek-r1结合了多阶段训练和冷启动数据。蒸馏的模型比直接rl效果好。
DeepSeek-R1论文解析，是什么引发AI领域强烈反响
dotNET跨平台
01-28 725
DeepSeek-R1如同一颗重磅炸弹在全球引起了强烈的反响，，DeepSeek贡献的不仅仅是开源推理模型，同时它的论文如同AI大模型领域的一颗璀璨的宝石，吸引了很多业界大咖的关注，是什么引发AI领域强烈反响？我们有幸通过DeepSeek-R1的论文得到了一些启发，这篇论文详细阐述了使用大规模强化学习RL技术训练此类模型的方案。DeepSeek-R1: Incentivizing Reasonin...
【大模型】【DeepSeek】DeepSeek-R1：Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning
weixin_44184852的博客
02-22 1293
我们推出了第一代推理模型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，没有经过监督微调（SFT）作为初步步骤，展现了卓越的推理能力。通过RL，DeepSeek-R1-Zero自然涌现出许多强大且有趣的推理行为。然而，它也面临诸如可读性差和语言混杂等挑战。为了解决这些问题并进一步提升推理性能，我们推出了DeepSeek-R1，它在RL之前引入了多阶段训练和冷启动数据。
LLMs之DeepSeek-R1：《DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
01-23 8284
​ LLMs之DeepSeek：《DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning》翻译与解读 目录 《DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning》翻译与解读 Abstract 1、Introduction
DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs viaReinforcement Learning 论文重点部分翻译和要点解读
m0_37755875的博客
02-03 900
推理任务：(1) DeepSeek-R1在AIME 2024上实现了79.8%的Pass@1得分，略高于OpenAI-o1-1217。在MATH-500上，它取得了令人印象深刻的97.3%得分，与OpenAI-o1-1217持平，并显著超越其他模型。(2) 在与编码相关的任务中，DeepSeek-R1展示了专家级别的能力，在Codeforces竞赛中获得了2,029的Elo评分，超过了96.3%的人类参赛者。
【论文阅读】DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning
qq_41502855的博客
01-21 4059
此外，DeepSeek-R1-Zero在MATH-500上的得分为95.9%，在GPQA Diamond上的得分为73.3%，在LiveCodeBench上的得分为50.0%。：DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B在AIME 2024上的得分为55.5%，超过QwQ-32B-Preview。DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B在AIME 2024上的得分为72.6%，在MATH-500上的得分为94.3%，在LiveCodeBench上的得分为57.2%。
【论文解读】deepseek系列：DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning
qq_30731313的博客
02-25 1578
DeepSeek-R1-Zero 是通过大规模强化学习训练的模型，不依赖于监督式微调（SFT）。它直接在基础模型上应用强化学习，展示了强大的推理行为。DeepSeek-R1 在 DeepSeek-R1-Zero 的基础上引入了冷启动数据和多阶段训练流程，进一步提升了模型性能，达到了与 OpenAI-o1-1217 相当的水平。使用 DeepSeek-R1 生成的 800k 样本对开源模型（如 Qwen 和 Llama）进行微调，结果表明这些蒸馏模型在多个基准测试中表现出色。
DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs Via Reinforcement Learning
02-15
【要点】：本文介绍了DeepSeek-R1系列模型，通过大规模强化学习训练，实现了零样本微调的推理能力，并提出了DeepSeek-R1模型以解决readability和语言混合问题，达到与OpenAI-o1-1217相当的性能水平。 【方法】：...
论文：DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning
02-21
DeepSeek-R1是DeepSeek-AI研究团队开发的第一代推理模型，该模型通过强化学习（Reinforcement Learning, RL）技术的激励，在大型语言模型（LLMs）中增强推理能力。DeepSeek-R1项目包含了两个主要的模型版本：...
【论文速读 | 通俗理解】DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning
最新发布
Mercury_Lc的博客
02-27 926
本文主要通俗理解一下 DeepSeek-R1 的论文内容，具体细节还是要看论文里面描述的为准。
DeepSeek系列论文解读之DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning
weixin_58022259的博客
01-30 2939
本文浅谈了DeepSeek-R1系列论文，探讨其如何通过强化学习提升大型语言模型的推理能力。DeepSeek-R1-Zero作为纯强化学习模型，虽在推理任务中表现出色，但存在语言混合等问题。为解决此问题，DeepSeek-R1引入冷启动数据微调、多阶段强化学习及拒绝采样等改进策略，显著提升了模型的推理性能，其在AIME 2024等任务上的表现已接近甚至超越行业领先水平。
一文读懂论文：《DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning》
Joining667的博客
02-13 1454
DeepSeek-R1整篇论文概况一下就是：DeepSeek团队为实现提高和改进AI模型的推理和思考能力，基于基础模型DeepSeek-V3-Base，使用其独创的"GRPO"纯强化学习方法，直接在该基础模型上应用RL，颠覆之前的监督微调的方式，无需任何的监督微调数据，训练出了性能极佳的DeepSeek-R1-zero模型。但训练出DeepSeek-R1-zero存在两个问题，即可读性差和语言混杂。为了解决这些问题并进一步提升推理性能，DeepSeek进一步开发了DeepSeek-R1。
DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning通过强化学习激励大语言模型的推理能力
Together_CZ的博客
02-17 865
DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning通过强化学习激励大语言模型的推理能力
Deepseek-r1: Incentivizing reasoning capability in llms via reinforce
Zlzxzw的博客
02-10 983
为了支持研究社区，我们开源了DeepSeek-R1-Zero，DeepSeek-R1和六个基于Qwen和Llama的DeepSeek-R1蒸馏模型（1.5B，7 B，8B，14 B，32 B，70 B）在MATH-500上，它获得了令人印象深刻的97.3%的分数，与OpenAI-o 1 -1217相当，并明显优于其他模型。值得注意的是，我们的14 B模型的性能大大超过了最先进的开源QwQ-32 B-Preview（Qwen，2024 a），32 B和70 B模型的性能也创下了密集模型推理基准测试的新纪录。
论文笔记（七十）DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning（一）
xzs1210652636的博客
01-30 886
我们推出了第一代推理模型，DeepSeek-R1-Zero 和 DeepSeek-R1。 DeepSeek-R1-Zero 是一个通过大规模强化学习（RL）训练的模型，没有经过监督微调（SFT）作为初步步骤，展示了卓越的推理能力。通过强化学习，DeepSeek-R1-Zero 自然涌现出许多强大且有趣的推理行为。然而，它也面临一些挑战，例如可读性差和语言混合问题。为了解决这些问题并进一步提升推理性能，我们推出了 DeepSeek-R1，它在强化学习之前引入了多阶段训练和冷启动数据。DeepSeek-R1 在
论文笔记（七十）DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning（三）
xzs1210652636的博客
01-31 976
我们推出了第一代推理模型，DeepSeek-R1-Zero 和 DeepSeek-R1。 DeepSeek-R1-Zero 是一个通过大规模强化学习（RL）训练的模型，没有经过监督微调（SFT）作为初步步骤，展示了卓越的推理能力。通过强化学习，DeepSeek-R1-Zero 自然涌现出许多强大且有趣的推理行为。然而，它也面临一些挑战，例如可读性差和语言混合问题。为了解决这些问题并进一步提升推理性能，我们推出了 DeepSeek-R1，它在强化学习之前引入了多阶段训练和冷启动数据。DeepSeek-R1 在
DeepSeek-R1: 通过强化学习激励 LLM 中的推理能力
AI工程化、开源分享、文档翻译、代码笔记
02-16 900
DeepSeek-R1: 通过强化学习激励 LLM 中的推理能力
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