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DeepSeek R1的第二个重要贡献,在于其强化学习技术不仅局限于数学、算法代码等容易提供奖励信号的领域,还能创造性地将强化学习带来的强推理能力泛化到其他领域。这也是用户在实际使用DeepSeek- R1进行写作等任务时,能够感受到其强大的深度思考能力的原因。


图 5 右显示了整个 RL 训练过程中奖励和响应长度的动态。与 TinyZero 和 SimpleRL-Zero 类似,我们观察到奖励持续增加,而长度先减少然后激增,现有工作将此归因于顿悟时刻。然而,我们观察到重试模式已经存在于基础模型的响应中(Section 1),但其中许多都是肤浅的(Section 2 ),因此奖励很低。,击败尼斯后遇到巴黎,法丁业余球队:让他们见识下杯赛魅力


因为OpenAI o1本身并没有提供关于其实现细节的任何信息,OpenAI o1相当于引爆了一颗原子弹,但没有告诉大家秘方。而我们需要从头开始,自己去寻找如何复现这种能力的方法。DeepSeek可能是全球首个能够通过纯粹的强化学习技术复现OpenAI o1能力的团队,并且他们通过开源并发布相对详细的介绍,为行业发展做出了重要贡献。


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