DeepSeekr1 技术报告（中文版）

简介：
《DeepSeekr1技术报告》是一份全面介绍DeepSeekr1系统的文档，深入探讨了该系统的设计理念、架构细节及其在深度学习领域中的应用前景。 DeepSeek-R1技术报告深入分析了通过大规模强化学习（RL）训练得到的推理模型DeepSeek-R1-Zero，并介绍了为解决其挑战而设计的改进版本DeepSeek-R1。在不进行监督微调的情况下，DeepSeek-R1-Zero可以自然地展现出一些强大的推理行为；然而，由于语言混合和可读性差的问题，通过引入多阶段训练以及冷启动数据的方法，DeepSeek-R1显著提升了模型性能，在多种推理任务上与OpenAI-o1-1217模型表现相当。 报告中详细介绍了相关的强化学习方法和技术细节，包括算法介绍、奖励建模、训练模板等。特别值得注意的是针对推理能力的冷启动强化学习策略和拒绝采样技术的应用，以及监督微调（SFT）及全场景RL的技术应用。此外还探讨了蒸馏技术在增强小型模型推理性能中的作用。 报告不仅提供了关于DeepSeek-R1的各种评估结果，包括其基准测试得分与排名，并且详细描述了实验过程及其分析数据，为研究者和开发者提供参考依据以推动后续的研究工作。 开源部分则涵盖了从基础的DeepSeek-R1-Zero到改进后的DeepSeek-R1模型，以及通过Qwen和Llama技术从后者蒸馏出的不同规模的小型密集模型。这些小型模型包括参数量分别为1.5B、7B、8B、14B、32B及70B的版本。 总的来说，该报告为AI推理领域提供了深入的研究视角，并展示了强化学习在提升模型推理能力方面的潜力，同时提供了一系列的方法论和评估工具来促进这一领域的进步和发展。