DeepSeekR1训练方法怎样优化模型

DeepSeek R1的训练方法优化模型主要通过以下方式：

1. 强化学习（RL）训练：采用GRPO算法，通过组内样本平均奖励估算优势函数，减少内存占用与计算成本，分阶段引入推理导向和全场景任务优化能力。
2. 监督微调（SFT）：在RL阶段后，用高质量数据集进行微调，改善输出可读性与结构性，如通过few-shot提示和思维链示例引导模型。
3. 拒绝采样与数据扩充：从RL生成的检查点筛选高质量样本，补充多样化任务数据（如写作、翻译），扩展模型应用范围。
4. 模型蒸馏：将大模型推理模式蒸馏到小模型（如Qwen、Llama系列），降低复杂度，提升部署效率。
5. 动态量化：推出动态量化版本，减少模型大小和计算需求，同时保持较高准确性。