內(nèi)容概要：本文介紹了一個旨在提升大型語言模型（LLM）推理能力的研究項目——DeepSeek-R1系列模型。DeepSeek團隊首先推出了純基于大規(guī)模強化學習（RL）、不經(jīng)過監(jiān)督精調(diào)（SFT）訓練的第一代無指導(dǎo)推理模型DeepSeek-R1-Zero。盡管在一些方面表現(xiàn)出了出色的推理性能，但該模型存在文本可讀性和語言混淆的問題。為此，研究者進一步引入帶有冷啟動數(shù)據(jù)集與多階段訓練的DeepSeek-R1，在多個標準推理評測基準上實現(xiàn)了與現(xiàn)有頂尖模型相當?shù)谋憩F(xiàn)，并對六款不同參數(shù)量級的小型密集模型進行了蒸餾優(yōu)化。為了推動科研界對該領(lǐng)域的發(fā)展，所有版本的模型以及相應(yīng)的源代碼均已開放共享。 適用人群：對自然語言處理、深度學習尤其是大型語言模型有興趣的研究者和技術(shù)人員；關(guān)注最新研究成果及實際應(yīng)用場景的專業(yè)人士。 使用場景及目標：該研究成果主要應(yīng)用于需要高推理性能的語言處理任務(wù)中，如數(shù)學問題求解、程序編碼輔助以及各類邏輯思考等復(fù)雜情境下的人工智能系統(tǒng)開發(fā)與改進。 其他說明：文中還分享了早期探索時遭遇失敗的經(jīng)驗教訓，探討了包括蒙特卡羅樹搜索在內(nèi)的多種嘗試未能取得預(yù)期成效的原因。未來的研究將著眼于通用功能提升、跨語言兼容性和特定任務(wù)效能等方面的工作推進。 此外，在評估過程中發(fā)現(xiàn)DeepSeek-R1對輸入提示較為敏感，采用少樣本提示可能導(dǎo)致性能下降。因此推薦直接描述問題并指定零樣本設(shè)定中的輸出格式以達到最佳效果。同時指出當前版本軟件工程評測耗時長，效率受限于大規(guī)模RL的應(yīng)用，后續(xù)計劃通過加入異步評價機制提高效率。