深入浅出 DeepSeek-R1 如何用强化学习提升 LLM 的推理能力

深入浅出讲解 DeepSeek-R1 如何用强化学习提升 LLM 的推理能力

大家好，今天我们来讲解 DeepSeek-R1 是如何通过 强化学习（Reinforcement Learning, RL） 提升大语言模型（LLM）的推理能力的。这是一个突破性的研究，证明了不依赖人工标注数据，仅通过 RL 训练，也能让 AI 具备强大的推理能力！

我们会从强化学习的基本原理讲起，再介绍 DeepSeek-R1 的训练过程，最后看看它的强化学习如何增强推理能力，让 AI 变得更聪明！

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1. 为什么需要强化学习？

在 AI 训练中，传统的方法通常依赖 监督学习（Supervised Learning, SFT），也就是：

• 先让人类标注大量数据（比如数学题的正确解法）。
• 然后让 AI 学习这些数据。

问题在于：

1. 标注数据很贵：获取高质量的数学、编程、推理数据需要大量人力。
2. AI 只是模仿，而不是自己思考：监督学习让 AI 学到的是“复制人类答案”，而不是自己推理出正确答案。
3. 无法自我进化：如果 AI 只学人类数据，它的能力很难超过标注数据本