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DeepSeek R1技术报告解读

1、DeepSeek R1技术报告解读，从训练方法说起。DeepSeek团队在R1模型训练中，尝试了直接强化学习训练（R1-Zero）、多阶段逐步训练（R1）以及模型蒸馏这三种技术路线。

2、DeepSeek R1技术报告解读，R1-Zero走“纯”强化学习路径。它摒弃预先设定思维链模板和监督式微调，仅靠简单奖惩信号优化模型行为。

3、DeepSeek R1技术报告解读，R1-Zero的奖励系统规则简单。准确性奖励，答对加分答错扣分；格式奖励，按要求格式放思考过程就加分。

4、DeepSeek R1技术报告解读，R1采用四阶段进化之路。第一阶段冷启动+COT，用R1-ZERO生成COT数据，解决格式和语言混合问题。

5、DeepSeek R1技术报告解读，第二阶段强化学习特训，针对数学、编程等推理场景，设计COT语言一致性奖励。

6、DeepSeek R1技术报告解读，第三阶段数据增强，由推理与非推理数据构成。第四阶段全场景强化学习，从推理、有用性、安全性评估。

7、DeepSeek R1技术报告解读，聊聊模型架构。DeepSeek R1用专家混合模型架构，将模型划分为多个专家子网络，降低计算资源消耗。

8、DeepSeek R1技术报告解读，门控机制将输入定向到合适专家，无损负载均衡确保各专家子网络使用均匀，提高计算效率。

9、DeepSeek R1技术报告解读，DeepSeek R1基于DeepSeek-V3构建，上下文长度达128K，靠YaRN技术扩展，增强长上下文泛化能力。

10、DeepSeek R1技术报告解读，它有一个嵌入层和61个Transformer层。前三层是创新的MLA层和标准FFN层，非典型MHA机制。

11、DeepSeek R1技术报告解读，MLA配备低秩键值联合压缩，推理时KV缓存需求少，内存开销比传统方法减少5%到13% 。

12、DeepSeek R1技术报告解读，专家混合层取代第4到61层的FFN层，便于扩展、高效学习并降低计算成本。

13、DeepSeek R1技术报告解读，多token预测是先进语言建模方法，并行预测序列中多个未来token，提高基准测试效率和性能。

14、DeepSeek R1技术报告解读，DeepSeek R1在推理基准测试表现出色，尤其数学相关问题，优于OpenAI的o1 。

15、DeepSeek R1技术报告解读，DeepSeek R1基于群体相对策略优化的强化学习，多阶段训练，含监督微调和强化学习。

16、DeepSeek R1技术报告解读，知识蒸馏方面，用80万条SFT数据，对Qwen/Llama系列直接微调。

17、DeepSeek R1技术报告解读，蒸馏效果惊人，14B蒸馏模型在多个推理基准超越原32B模型，推理速度提升2.3倍。

18、DeepSeek R1技术报告解读，知识蒸馏原理是把大模型知识迁移到轻量级单模型，方便部署。

19、DeepSeek R1技术报告解读，DeepSeek R1通过动态稀疏注意力机制，降低无效参数计算量62%。

20、DeepSeek R1技术报告解读，首创异构训练架构，让常规GPU集群能完成复杂模型迭代更新，打破“算力决定论”。