清华大学 DeepSeek+DeepResearch 让科研像聊天一样简单。 • 英伟达、微软、亚马逊等国际巨头纷纷接入DeepSeek。 DeepSeek R1引发全球关注 推理能力:核心突破,专项升级 推理能力 • 强化学习驱动:DeepSeek R1-Zero 是首个完全基于强化学习(RL) 训练的推理模型,无需任何监督微调(SFT)步骤,打破传统模型依 赖大量标注数据的惯例。DeepSeek-R1 采用强化学习作为核心训练 方法,显著提升了模型的推理能力和语言表达的可读性。 分高质量、结构化的数据。其作用是为模型提供一个良好的起 点,解决强化学习训练初期的不稳定问题,规范模型的输出格 式和推理链条,使其更符合人类可读性。 • 数据来源与特点:这些数据部分来源于清理后的R1-Zero 输出, 还包括人工后处理的长思维链(CoT)数据。其数量相对较少 但质量高,经过精心设计,具有良好的可读性和结构化特点。 • 对模型训练的影响:冷启动数据为模型训练奠定了坚实的基础,0 码力 | 85 页 | 8.31 MB | 8 月前3
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