DeepSeekR1训练方法怎样选择合适的算法

DeepSeek R1训练中选择合适算法可参考以下要点：

• 强化学习算法选择：DeepSeek R1采用组相对策略优化（GRPO）算法。该算法是PPO的变体，通过将模型生成的多个候选回答分组，利用组间对比学习来优化策略，避免了对价值函数模型的依赖，减少了内存和计算开销，更适合复杂推理任务。
• 奖励函数设计：根据任务特点设计奖励函数，如对于复杂数学和代码任务，采用准确性奖励，确保答案正确；对于需要规范输出的任务，设置格式奖励，强制要求将推理过程置于特定标签内。在推理阶段，还可引入语言一致性奖励，使模型输出语言统一。
• 多阶段训练策略：先进行少量监督微调（SFT），使用包含大量链式思维的数据集解决强化学习冷启动问题。然后进入强化学习阶段，通过GRPO算法不断优化模型策略，可结合规则奖励和基于预训练模型的奖励，提升模型性能。