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北京大学 DeepSeek-R1�?qi��ng)类强推理模型开发解�?nbsp; PDF 下蝲

转蝲自：(x��)http://www.python222.com/article/1142

相关截图�Q?/strong>

主要内容�Q?/strong>

冷启�?nbsp;Cold Start

�?nbsp;数据准备�Q?/strong>few-shot long cot data, 详细带反思和验证的数据集

�?nbsp;双重验证�Q?/strong>�׃�h�c�L��释者和 R1-zero 生成的高质量铑ּ�思�?/span>

�Q?/span>Chain-of-Thought, CoT�Q�数据，部分��h��长度辑ֈ� 10,000 Token

�?nbsp;成效�Q?/strong>提供一�?nbsp;Human Prior \ 显著提升�?ji��n)语�a�的语义连贯性、可

��L��和基本推理能力�?/span>

�?nbsp;推理��Z��?/strong>RL Reasoning-Oriented RL

�?nbsp;增加�?ji��n)大规模�?/strong>RL训练�q�程�Q?/strong>�?/span>DeepSeek-R1 Zero 基本一��_(d��)��?/span>

要是提升Reasoning的能力，包括coding \ mathematics \ logic

reasoning �{�带有明��解�{�过�E�的问题

�?nbsp;语言一致性奖励：(x��)引入 language consistency reward 衡量长推理链

可读性（通过计算CoT�q�程中目标语�a�的占比）(j��)

�?nbsp;推理准确率奖励：(x��)�l�合 accuracy of reasoning tasks and reward for

language consistency

�?nbsp;成效�Q?/strong>通过 GRPO �Q�模型在 AIME 2024 �{�数学基准上取得�?ji��n)显�?/span>

提升�Q?/span>pass@1 �?nbsp;15.6% 提高�?nbsp;71.0%。此外，模型能够自发廉��

推理链条�Q�展现出更强的逻辑�q�诏性�?/span>

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