3323 位用户此时在线
- 本站自动实时分享网络热点
- 24小时实时更新
- 所有言论不代表本站态度
- 欢迎对信息踊跃评论评分
- 评分越高，信息越新，排列越靠前
#分享 从 DeepSeek R1 了解推理模型的训练的四种方法
1. Inference-time scaling
在推理过程中增加计算资源以提高输出质量。一个经典的例子，就是 CoT，在 Prompt 中包含类似 `Think step by step` 的短语，它通过输出更多的 token 增加了计算资源。
2. 纯 RL
DeepSeek-R1-Zero
时政
(
twitter.com
)
#分享 从 DeepSeek R1 了解推理模型的训练的四种方法
1. Inference-time scaling
在推理过程中增加计算资源以提高输出质量。一个经典的例子，就是 CoT，在 Prompt 中包含类似 `Think step by step` 的短语，它通过输出更多的 token 增加了计算资源。
2. 纯 RL
DeepSeek-R1-Zero 仅通过强化学习而没有初始 SFT 阶段进行训练。同时，也没有使用使用接受人类偏好的奖励模型，而是采用了准确性（用 LeetCode 编译器来验证代码结果，以及一个确定性系统来验证数学答案）和格式奖励（将模型的思考过程强制包裹在 `
3. SFT + RL
DeepSeek 使用 DeepSeek-R1-Zero 来生成冷启动（Cold Start）数据。使用此冷启动的数据，DeepSeek 通过 SFT 微调了该模型，然后是另一个 RL 阶段。为了防止 Language Mixing 的问题，在 RL 阶段引入了语言一致性奖励。
4. SFT + 蒸馏
与传统的模型蒸馏不同，DeepSeek 在小模型上（比如 Llama 8B、70B，Qwen 2.5 models）通过 DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1 生成的有监督数据，对小模型进行了微调。
其结果是蒸馏的小模型表现比 DeepSeek-R1 要弱，但和 DeepSeek-R1-Zero 差不多。
进一步，小模型纯 RL 和蒸馏的效果如何？DeepSeek 使用了 Qwen 32B 的模型作为作为对比。
有趣的结果是，对于小模型蒸馏比 RL 要更有效。
点击图片查看原图
点击图片查看原图
点击图片查看原图
点击图片查看原图