Paper Review: DeepSeek-R1——强化学习驱动的大语言模型推理能力提升

LLM在处理自然语言任务时表现出色，但在推理能力方面仍有待提升。传统的提升方法主要依赖于监督微调（SFT），这不仅需要大量标注数据，而且在某些情况下可能限制了模型的泛化能力。最近，DeepSeek(DeepSeek-V3 深度剖析：下一代 AI 模型的全面解读)团队提出了一种创新的方法，通过强化学习（RL）而非监督学习来提升大型语言模型的推理能力。这一方法在论文《DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning》中得到了详细阐述。本文将对该论文进行深入解读。

论文概述

1. 主要贡献

论文提出了DeepSeek-R1(DeepSeek R1：开启 AI 推理新时代的开源先锋)和DeepSeek-R1-Zero两种新型模型，它们通过大规模强化学习