一文彻底搞明白 DeepSeek R1 四个阶段都在干嘛

主要观点总结

本文详细介绍了DeepSeek R1的四个阶段，包括冷启动、强化学习、拒绝采样和监督微调、全场景强化学习（对齐）。文章讲述了每个阶段的具体内容和目的，如通过强化学习提高模型的数学和代码能力，使用长CoT数据进行微调等。

关键观点总结

关键观点1: DeepSeek R1的四个阶段

通过描述每个阶段的具体内容和目的，总结了DeepSeek R1的整个流程，包括冷启动阶段的Long CoT数据微调，强化学习阶段的推理能力增强，拒绝采样和监督微调阶段的通用性增强，以及全场景强化学习阶段的人类偏好对齐。

关键观点2: 强化学习的应用

强调了强化学习在DeepSeek R1各阶段中的重要作用，包括在提升模型数学和代码能力、增强推理能力，以及在对齐人类偏好等方面的应用。

关键观点3: 数据收集和模型调整

文中提到的数据收集方法包括使用推理数据和非推理数据的收集，以及如何使用这些数据来重新微调DeepSeek-V3模型。此外，还提到了模型调整的一些细节，如拒绝采样、监督微调、全场景强化学习等。