DeepSeekR1训练方法是什么

DeepSeek R1的训练方法是一个多阶段渐进的过程，主要包括以下几个阶段：

1. 预备阶段 - R1-Zero的纯强化学习训练：

• 方法：基于DeepSeek-V3，通过GRPO（Group Relative Policy Optimization）框架进行自我迭代优化。
• 特点：涌现出自动检查错误、延长思考时间等“类人”能力，但存在输出混杂问题。
• 作用：为R1的冷启动阶段提供合成数据来源，同时为后续的推理优化提供一个具有扎实语言理解和专业知识基础的模型。

1. 冷启动阶段 - 监督微调（SFT）：

• 主要内容：在预训练好的基础模型上，使用数千条高质量“长链思维”（chain-of-thought）数据进行监督微调。数据格式要求固定，模型在输出中使用特定标签标记其推理过程，并附上最终答案。
• 目的：提升模型的输出可读性和格式统一性，为后续纯强化学习打好基础。

1. 第一阶段强化学习训练：

• 主要内容：在基础模型（经过冷启动SFT后）上应用强化学习（RL），采用GRPO算法。依靠自动设计的规则奖励系统来引导模型优化。
• 奖励系统：包括准确性奖励（对数学问题检查答案是否正确、编程任务是否通过单元测试等）和格式奖励（检查模型是否将推理过程按照预定格式输出）。
• 目的：让模型在无监督指导下，自主探索并优化其推理过程，从而涌现出“顿悟时刻”。

1. 数据生成与筛选：

• 主要内容：利用已经训练好的R1Zero模型生成大量的推理数据，采用拒绝采样策略筛选出那些推理过程正确、最终答案准确的数据。
• 目的：为后续的二次监督微调提供高质量的合成训练数据，使模型能够学习到更优的推理路径和输出格式。

1. 第二阶段监督微调（SFT）：

• 主要内容：利用前一步筛选得到的约800K条高质量合成数据，对基础模型进行再次监督微调。此次微调不仅包含推理数据，还混合了一部分非推理数据。
• 目的：在强化学习得到的初步推理能力基础上，进一步优化模型的输出质量，平衡推理能力与易读性。

1. 第二阶段强化学习训练：

• 主要内容：在经过第二次SFT后，再次进行强化学习训练。这一阶段的强化学习除了继续使用规则奖励外，还引入了模型基于奖励（model-based reward）和“语言一致性奖励”。
• 目的：进一步综合提升模型在各类任务中的表现，既保证推理能力，也确保输出的有用性和安全性。

通过这些多阶段的训练方法，DeepSeek R1能够在处理复杂推理任务时展现出较高的性能和可读性。