超越监督学习：揭示DeepSeek-R1中纯强化学习的力量

目录：

1. DeepSeek-R1-Zero：纯粹 RL 的奇迹
2. DeepSeek-R1：冷启动与多阶段训练的精雕细琢
3. 蒸馏：让小型模型也拥有强大的推理能力
4. DeepSeek-R1 架构图 (Mermaid)
5. 总结与展望

在人工智能领域，大型语言模型 (LLM) 的发展速度令人瞩目。从最初的简单文本生成到如今能够执行复杂的推理任务，LLM 正在逐步缩小与通用人工智能 (AGI) 之间的差距。长期以来，监督学习一直是训练 LLM 的主要范式，我们通过海量标注数据来教导模型模仿人类的语言和知识。然而，最近的研究开始探索新的方向，试图超越对监督数据的过度依赖，而 DeepSeek-AI 的 DeepSeek-R1 系列模型正是这一趋势的有力代表。

DeepSeek-R1 的核心创新在于其对强化学习 (RL) 的大胆探索，特别是 纯强化学习 的潜力。 传统的 RL 应用往往需要大量的工程设计和奖励函数调整，但在 DeepSeek-R1 的研究中，我们看到了令人惊讶的发现：仅仅通过 RL，模型就能自发地涌现出强大的推理能力，甚至无需任何初始的监督微调 (SFT)。

论文 “DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning” 详细介绍了 DeepSeek-R1-Zero 和 DeepSeek-R