以 DeepSeek R1 为例学习“推理型大语言模型 [译]
**导读:** 这是一篇相当棒的科普文章,作者以 DeepSeek R1 为核心案例,围绕“推理型大语言模型(Reasoning LLMs)”这一主题,深入探讨了其定义、应用场景、优劣势及主要实现方法。文章背景是 2024 年以来大型语言模型在专业化方向上的快速发展,尤其在解题、数学证明、代码生成等需要多步推理的复杂任务上,如何用RL(强化学习)和SFT(监督微调)等方法打造“会思考”的模型。文中还详细解读了 DeepSeek R1 模型训练流程,包括纯RL、SFT+RL、以及利用蒸馏将大模型能力迁移到小模型。作者还介绍了一些低成本项目,如 Sky-T1、TinyZero 等,为有限资源下的研究者提供了新思路。通过这一系列方法对比,读者可以全面了解构建推理模型的关键技术、挑战与未来趋势。
February 7, 2025
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