格式奖励:要求模型将推理过程置于和标签之间,以规范输出格式。
通过RL训练,DeepSeek-R1-Zero展现出了令人印象深刻的推理能力和自主学习能力。...这些数据引入了人类先验,规定了推理过程和答案的输出格式,以提高可读性。
(2)推理导向的RL阶段: 类似R1-Zero,在冷启动模型上进行大规模RL训练。...3.基于RL蒸馏的高效推理模型
为了进一步将DeepSeek-R1的推理能力赋予更高效的小模型,研究者也探索了基于RL的知识蒸馏方法。...当然,RL在该领域的应用还有很大的探索空间,如奖励函数的设计、样本效率的提高、推理和通用目标的平衡等。未来进一步优化RL范式,有望带来性能更强、成本更低的推理语言模型。...在R1-Zero的基础上,为了提升输出的可读性和进一步增强性能,DeepSeek-R1采用了由监督微调和强化学习交织的多阶段训练流程:先用少量高质量的chain-of-thought数据进行冷启动,然后进行面向推理任务的