【北雍读书】DeepSeek-R1推理模型解读（英文）

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2501.12948论文发表时间：2025年1月22日论文解读DeepSeek-R1是DeepSeek团队于2025年发布的一款通过强化学习（Reinforcement Learning, RL）显著提升推理能力的大型语言模型（LLM）。其核心目标是通过创新的训练方法，突破传统依赖监督微调（SFT）的局限，实现模型在数学、编程、逻辑等复杂任务中的自主推理能力。一、模型架构与训练方法1. DeepSeek-R1-Zero：纯强化学习的原始版本* 训练框架：基于预训练模型DeepSeek-V3-Base，完全跳过监督微调（SFT），直接采用 Group Relative Policy Optimization (GRPO) 算法进行强化学习。* 奖励设计：结合准确性奖励（答案正确性验证）和格式奖励（强制推理过程与答案的标签化输...去小宇宙查看完整单集简介在小宇宙查看该单集文稿