今日关于<<DeepSeek-R1：通过强化学习激励大语言模型的推理能力>>这篇文章很火，
DeepSeek-R1：通过强化学习激励大语言模型的推理能力-CSDN博客
因为是专业文章很多小伙伴看不懂，那么今天我整理了一个解读文章，希望对你有所帮助：
这篇论文主要介绍了一种通过强化学习提升大语言模型推理能力的方法，并推出了两个模型：DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1。以下是核心内容的通俗概括：
1. 两种模型的核心区别
-
DeepSeek-R1-Zero：
完全通过**强化学习（RL）**训练，没有使用任何人工标注的监督数据。模型通过反复试错，自主学会解决数学、编程等复杂问题，甚至能“顿悟”出更好的解题策略。但它生成的答案可读性较差，常混合多种语言。 -
DeepSeek-R1：
在强化学习前加入少量冷启动数据（人工整理的示例），并通过多阶段训练优化。最终模型不仅推理能力更强，还能生成更清晰、符合人类阅读习惯的答案，性能媲美OpenAI的顶级模型。
