DeepSeek-R1论文:激励法学硕士的推理能力最新版

DeepSeek-R1 论文概述

我们介绍了第一代推理模型 DeepSeek-R1-Zero 和 DeepSeek-R1。DeepSeek-R1-Zero 是一种通过大规模强化学习 (RL) 训练的模型，无需监督微调 (SFT) 作为初步步骤，它展示了卓越的推理能力。通过 RL，DeepSeek-R1-Zero 自然而然地呈现出许多强大而有趣的推理行为。然而，它面临着可读性差和语言混合等挑战。为了解决这些问题并进一步提高推理性能，我们推出了 DeepSeek-R1，它在 RL 之前结合了多阶段训练和冷启动数据。DeepSeek-R1 在推理任务上实现了与 OpenAI-o1-1217 相当的性能。为了支持研究社区，我们开源了 DeepSeek-R1-Zero、DeepSeek-R1 以及基于 Qwen 和 Llama 从 DeepSeek-R1 提炼出的六个密集模型（1.5B、7B、8B、14B、32B、70B）