plan
开源
强大
有趣
性能媲美 OpenAI-O1
成本降低十分之一 较 OpenAI
先驱- 使用强化学习,低成本,开源,不再是堆积gpu训练,通过算法,硬件优化等方向发展看待问题.
28 Matching Annotations
- Feb 2025
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arxiv.org arxiv.org
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In the future,
未来方向
- 通用能力 (角色扮演,函数调用)
- 语言混合 (仅针对中英优化,提供更多语言)
- 提示工程 (性能优化)
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Unsuccessful Attempts
分享未成功的尝试
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DeepSeek-R1 Evaluation
DeepSeek-R1 评估
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Wait, wait. Wait. That’s an aha moment I can flag here
aha moment
该模型学会使用拟人化的语气重新思考
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ratherthan explicitly teaching the model on how to solve a problem, we simply provide it with theright incentives,
非明确教模型如何解决问题, 通过提供正确的激励 .引导自主解决策略
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As depicted in Figure 3,
内部发展 非外部调整
DeepSeek-R1-Zero 的思考时间在整个训练过程中显示出持续的改进。这种改进不是外部调整的结果，而是模型内部的内在发展
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reasoning-relatedbenchmarks
推理相关基准测试
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Aha Moment
顿悟时刻
嗯，这个问题看起来是关于中文里的一个常见表达， 需要理解在特定情境下“哪里，哪里”这个回答的含义。 让我仔细想一想。 首先，用户提到两个男人在正常交谈， 其中一个人夸赞对方办事能力强，对方回答“哪里，哪里”。要理解这个回答的意思， 我需要回忆中文中的礼貌用语和谦虚的表达方式。 -
As depicted in Table 1
模板培训
此模板要求 DeepSeek-R1-Zero 首先生成一个推理过程，然后是最终答案。我们有意识地将约束限制在这种结构格式上，避免任何特定于内容的偏见
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Format rewards
格式奖励
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Accuracy rewards
准确率奖励
准确率奖励：准确率奖励模型评估响应是否正确。例如，对于具有确定性结果的数学问题，模型需要以指定格式（例如，在框内）提供最终答案
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we adopt a rule-based reward system that mainly consists of twotypes of rewards
两种奖励类型组成,
奖励是训练信号的来源,决定RL的优化方向
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Template for DeepSeek-R1-Zero
模板
- <think 推理
- <answer 答案
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weexplore the potential of LLMs to develop reasoning capabilities without any supervised data
走自己的路
在没有任何监督数据的情况下发展推理能力的潜力LLMs
通过强化学习进行自我进化
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Summary of Evaluation Results
- 推理
- 知识问答
- 写作,编辑,总结
出色的性能变现
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maller Models Can Be Powerful Too
小的模型也可以很强大
-> 🙅大力出奇迹.
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Reinforcement Learning
贡献跟: 强化学习 解决复杂问题的思维链CoT
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we introduceDeepSeek-R1
所以引入R1 结合了少量冷启动数据和多阶段训练管道
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DeepSeek-R1-Zero encounters challenges such as poor readability, and languagemixing
DeepSeek-R1-Zero 遇到了可读性差和语言混合等挑战
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matching the performanceof OpenAI-o1-0912
与 OpenAI-o1-0912 的性能相当
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self-evolution
自我进化 通过纯RL过程
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we take the first step toward improving language model reasoning capabilitiesusing pure reinforcement learning (RL).
第一个使用纯强化学习RL 提高语言模型推理能力的先驱 并证明有效
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a model trained via large-scale reinforcement learning (RL) without super-vised fine-tuning (SFT) as a preliminary step
DeepSeek-R1-Zero 是一种通过大规模强化学习 （RL） 训练的模型，没有监督微调 （SFT） 作为初步步骤，展示了卓越的推理能力
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To support theresearch community, we open-source DeepSeek-R1-Zero, DeepSeek-R1, and six dense models(1.5B, 7B, 8B, 14B, 32B, 70B) distilled from DeepSeek-R1 based on Qwen and Llama
开源
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Figure 1 | Benchmark performance of DeepSeek-R1.
基准测试
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- Jan 2025
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docs.worldpay.com docs.worldpay.com
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CreditCardAdjustment
The Adjustment transaction is used to associate Level III Line Item Detail to a prior successful credit card transaction
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- Dec 2024
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harris.uchicago.edu harris.uchicago.edu
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bcurran@uchicago.edu
test
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