DeepSeekR1训练方法有哪些关键步骤

DeepSeek R1训练方法的关键步骤如下：

1. 预备阶段：以基础模型为起点，用基于规则的奖励模型和近端策略优化算法（PPO）进行强化学习，提升长篇推理能力，但此阶段输出可能存在可读性问题。
2. 冷启动微调：用少量高质量“长链思维”数据进行监督微调，让模型输出形成规范格式，提升可读性和结构性。
3. 第一阶段强化学习：在冷启动微调后的模型上，采用PPO和基于规则的奖励模型，加入“语言一致性”奖励，进一步优化推理任务表现。
4. 数据生成与筛选：利用训练好的模型生成大量推理数据，通过拒绝采样筛选出高质量数据，为后续微调提供支持。
5. 第二阶段微调：使用筛选后的数据再次进行监督微调，混合推理和非推理数据，改善多任务表现，平衡推理能力与易读性。
6. 最终强化学习优化：再次使用PPO，结合基于规则和结果的奖励模型，提升模型在各类任务中的有效性、安全性和输出质量。