DeepSeek-R1 面试题汇总

主要观点总结

该文章主要介绍了DeepSeek-R1面试宝典的相关内容，包括DeepSeek-R1面试题汇总，GRPO（Group Relative Policy Optimization）算法的设计原理，DeepSeek-R1的基础模型，如何通过纯强化学习实现推理能力的突破，冷启动数据在DeepSeek-R1中的作用及优势，蒸馏技术的核心目标，以及DeepSeek-R1的复现方法等相关知识点。

关键观点总结

关键观点1: DeepSeek-R1面试宝典内容概述

文章主要涵盖了DeepSeek-R1的面试题汇总，包括GRPO算法的设计原理，与传统RL方法的不同，DeepSeek-R1的基础模型等。

关键观点2: GRPO算法的设计原理

GRPO算法是一种强化学习算法，其设计原理是基于群体相对策略优化的思想，通过优化相对策略来提升算法性能。

关键观点3: DeepSeek-R1的基础模型

DeepSeek-R1的基础模型未知，可能是基于现有的深度学习模型进行改进和优化的。

关键观点4: 冷启动数据在DeepSeek-R1中的作用及优势

冷启动数据在DeepSeek-R1中起到了重要作用，可以提高模型的性能和效果。文章介绍了如何将长思维链（CoT）能力扩展到非STEM领域，以及冷启动数据规模虽小但如何保证训练效果的方法。

关键观点5: 蒸馏技术的核心目标

蒸馏技术的核心目标是通过训练小模型来模拟大模型的效果，提高模型的性能和泛化能力。

免责声明