DeepSeek R1 最新全面综述：R1 为什么能让 LLM 像人一样思考？

主要观点总结

文章详细介绍了DeepSeek R1，一种基于强化学习的大语言模型技术，将LLM推向了深度思考时代。R1通过改进R1-Zero，引入了冷启动、推理导向的强化学习、拒绝采样和SFT，并通过蒸馏技术提高了小模型的推理能力。R1的核心是搞数据，重新定义了高质量数据，并展示了R1如何通过强化学习提升模型推理能力，尤其是推理密集的任务。此外，R1还展示了模型在推理过程中的自我反思和验证能力，并提高了模型的通用能力。最后，R1的创新和贡献被认为不亚于ChatGPT的发布，为LLM在推理方面带来了极大的变革。

关键观点总结

关键观点1: R1-Zero、R1和蒸馏

R1-Zero通过纯规则强化学习实现了自我验证、反思和生成长COT的能力；R1通过加入高质量数据作为冷启动，提升了模型推理能力，并通过强化学习进一步提升模型整体能力；蒸馏则通过小模型进行SFT微调，提高了模型的推理能力。

关键观点2: R1-Zero的强化学习

R1-Zero采用基于规则的强化学习，无需监督数据，通过GRPO和RM实现自我反思和验证，尽管存在可读性差和语言混合问题。

关键观点3: R1的强化学习

R1通过强化学习提升模型推理能力，并在推理过程中表现出自我反思和探索替代方法的复杂行为。

关键观点4: 蒸馏技术的贡献

蒸馏技术让小模型也具备推理能力，并展现了强化学习和模型大小的复杂关系。

关键观点5: R1对整个行业的影响

R1提升了LLM的整体能力，让模型在推理时进行自我反思和验证，这不仅适用于复杂问题，也适用于日常普通场景，其贡献被认为不亚于ChatGPT的发布，为LLM在推理方面带来了极大的变革。

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