005-DeepSeek-R1多阶段训练流程

DeepSeek-R1多阶段训练流程

1. 多阶段训练的必要性

DeepSeek-R1-Zero虽然在推理能力上取得了突破，但其输出存在一些局限性，包括可读性差、语言混合和不一致性等问题。为了解决这些问题，研究人员开发了DeepSeek-R1，采用了精心设计的多阶段训练流程。

1.1 DeepSeek-R1-Zero的局限性

1.2 多阶段训练的目标

DeepSeek-R1的多阶段训练旨在保留DeepSeek-R1-Zero的强大推理能力，同时解决其局限性，具体目标包括：

1. 提高可读性：使模型生成的推理过程更加清晰、结构化，便于人类理解。
2. 增强一致性：确保模型在不同运行之间保持一致的表现。
3. 语言规范化：解决语言混合问题，使输出更加规范。
4. 扩展领域能力：增强模型在特定领域的表现。
5. 保留推理能力：在改进上述方面的同时，保留DeepSeek-R1-Zero的强大推理能力。

2. 三阶段训练流程概述

DeepSeek-R1采用了三阶段训练流程，每个阶段都有明确的目标和技术方法：