DeepSeekR1训练方法如何提升效率

DeepSeek R1可通过以下训练方法提升效率：

• 优化训练策略：采用多阶段训练，先冷启动数据微调，再用强化学习优化推理路径，最后结合拒绝采样和监督微调提升质量。还可将RLHF中的PPO替换为GRPO，减少策略更新时的计算量。
• 改进模型架构：利用Transformer-XL架构，通过分层注意力机制、动态路由网络等设计，降低计算复杂度，提升训练和推理效率。
• 数据准备与处理：清洗数据，去除低质量文本，按领域自适应技术动态调整数据分布，并采用课程学习策略，逐步引入专业领域数据，让模型更高效学习。
• 分布式训练优化：采用混合并行策略，结合数据、模型和流水线并行，同时利用梯度累积技巧增大batch size，提升训练效率。