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摘要

我们推出了我们的第一代推理模型，DeepSeek-R1-Zero 和 DeepSeek-R1。DeepSeek-R1-Zero 是通过大规模强化学习（RL）训练的，不作为初步步骤进行监督微调（SFT），展现出了非凡的推理能力。通过强化学习，DeepSeek-R1-Zero 自然地涌现出众多强大且引人入胜的推理行为。然而，它也遇到了如可读性差、语言混合等挑战。为了解决这些问题并进一步提升推理性能，我们引入了 DeepSeek-R1，该模型在强化学习之前融合了多阶段训练和冷启动数据。DeepSeek-R1 在推理任务上的性能与 OpenAI-o1-1217 相当。为了支持研究界，我们开源了 DeepSeek-R1-Zero、DeepSeek-R1 以及基于 Qwen 和 Llama 的 DeepSeek-R1 提取的六种密集模型（1.5B、7B、8B、14B、32B、70B）。

一句话总结

该论文提出了一种名为DeepSeek-R1的推理模型，通过强化学习和冷启动数据增强LLM的推理能力，并在多个基准测试中取得了优异的性能。

问题1：这篇论文想要解决什么具体问题？

• 问题背景：大型语言模型（LLMs）的推理能力不足，现有方法依赖于大量监督数据，计算资源消耗大。 • 现有方案不足：依赖监督数据的方法需要大量人力和时间，且计算资源消耗大。 • 研究目标：探索通过强化学习和冷启动数据来提升LLM的推理能力，减少对监督数据的依赖。

问题2：论文的核心创新点是什么？

• 技术创新：采用纯强化学习（RL）来提升LLM的推理能力，并引入冷启动数据以优化模型性能。 • 方法改进：设计了一种多阶段训练流程，包括冷启动数据、强化学习和监督微调，以提升推理性能。 • 优势：与现有方法相比，该方法无需大量监督数据，且在多个基准测试中取得了优异的性能。

问题3：实验结果如何验证了方法的有效性？

• 关键实验：在多个推理基准测试中评估DeepSeek-R1的性能，包括AIME、MATH-500、GPQA Diamond等。 • 性能提升：DeepSeek-R1在AIME 2024上的Pass@1分数达到79.8%，在MATH-500上的分数达到97.3%，与OpenAI-o1-1217相当。 • 对比结果：DeepSeek-R1在多个基准测试中均优于DeepSeek-V3，并在某些任务上超过了OpenAI-o1-1217。

问题4：这个研究的实际应用价值是什么？

• 应用场景：适用于需要推理能力的应用场景，如数学、编程、科学推理等。 • 实施建议：使用DeepSeek-R1作为基础模型，并利用冷启动数据来优化模型性能。 • 局限与展望：目前DeepSeek-R1主要针对中文和英文，未来将扩展到其他语言。此外，将进一步探索在软件工程等领域的应用。