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具体而言,以DeepSeek-V3Base模型为基础,采用群体相对策略优化(GRPO)作为强化学习框架。奖励信号仅依据最终预测结果与真实答案的一致性来确定,不对推理过程本身施加任何约束。在解决推理问题时,该模型倾向于生成更长的响应内容,在每个响应中融入验证、反思以及对多种替代方法的探索。尽管并未明确教授模型如何进行推理,但它通过强化学习成功掌握更优的推理策略。

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  论文通讯作者为DeepSeek创始人梁文锋,他领导的DeepSeek-AI团队表示,让AI模型像人类一样进行推理一直是难题,虽然大语言模型已显示出一些推理能力,但训练过程需要大量计算资源。通过人工提示引导可改进这类模型,促使其生成中间推理步骤,从而大为强化其在复杂任务中的表现。不过,这个方法会导致计算成本过高,并限制其扩展潜力。

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在《自然》的Editorial(社论)指出,大型语言模型需要同行评审。《自然》认为,大型语言模型(LLMs)正在迅速颠覆人类获取知识的方式,但最广泛使用的这些模型尚未在研究期刊中接受独立同行评审。同行评审有助于澄清LLMs的工作原理,并帮助评估它们是否真正实现了其宣称的功能。“这一情况随着自然杂志发表DeepSeek-R1模型细节而改变。”

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