DeepSeek-R1在Introduction部分提到萝莉 sex，R1通过招引冷初始数据、多阶段进修管说念和纯强化学习，权臣擢升了大型话语模子的推奢睿力，终认知与OpenAI的o1系列模子格外的性能，并通过蒸馏时间将推奢睿力传递给更小的模子。

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DeepSeek-R1在Contributions部分要点提到两个孝顺：

（1）进修后：在基础模子上进行大领域强化学习。通过在基础模子上径直应用大领域强化学习，告捷拓荒出具备自我考据和长想维链等推奢睿力的DeepSeek-R1。

（2）蒸馏：小模子不异雄伟。同期讲解了大模子的推理情状可被灵验蒸馏到小模子中，终了性能权臣擢升。

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一、Post-Training:大领域强化学习

LLMs的推奢睿力仅通过强化学习来激励？DeepSeek-R1-Zero标明大型话语模子（Large Language Models）的推奢睿力不错仅通过强化学习来激励，而无需监督微调。DeepSeek径直在基础模子上应用强化学习（Reinforcement Learning，简称RL），而不依赖于监督微调（Supervised Fine-Tuning，简称SFT）动作初步门径。这种轮番使模子约略探索用于处置复杂问题的想维链（Chain of Thought，简称CoT），从而拓荒出DeepSeek-R1-Zero。DeepSeek-R1-Zero展示了自我考据、反想和生成长想维链等智力，为盘考领域建立了进攻里程碑。不依赖于监督微调（SFT），仅通过强化学习（RL）来激励谎言语模子，来激勉LLMs的推奢睿力。这一时间革命冲突为该领域的将来发展铺平了说念路。第一次来自中国的0-1时间革命让硅谷紊乱，让英伟达市值暴跌。

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拓荒DeepSeek-R1的历程是什么？R1历程包含两个强化学习阶段，旨在发现纠正的推理情状并与东说念主类偏好保握一致，同期还包含两个监督微调阶段，动作模子推理和非推奢睿力的基础。DeepSeek敬佩，该历程将通过创建更好的模子为行业带来益处。

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二、蒸馏：小模子不异雄伟

蒸馏（Distillation）让小模子也不异雄伟？大模子的推理情状不错被蒸馏到小模子中，与通过小模子上的强化学习发现的推理情状比拟，这种轮番能获取更好的性能。开源的DeepSeek-R1偏执应用法式接口API将有助于盘考界在将来蒸馏出更好的袖珍模子。DeepSeek-R1系列蒸馏的小模子在多个基准测试中的评估舍弃权臣优于之前的开源模子，其中DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B等推崇尤为凸起，其性能可与o1-mini相比好意思，且DeepSeek已向盘考界开源了基于Qwen2.5和Llama3系列的15亿、70亿、80亿、140亿、320亿和700亿等多个参数领域的检讨点。蒸馏，让小模子不异雄伟。又一王炸级别的0-1时间革命，难怪硅谷一帮大佬坐不住了。因为这一时间革命被国表里时间东说念主员进行了考据，全球发现按照R1论文的轮番不错告捷基于DeepSeek-R1蒸馏出性能与o1-mini相比好意思的小模子。再一次跪拜梁文峰大神。

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怎么蒸馏DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B？通过采纳DeepSeek-R1动作训导模子，Qwen-32B动作学生模子，并准备大领域文本数据集，经过训导模子推理、学生模子进修、归天函数规画与优化算法采纳等门径，最终评估与调优得到性能优异的学生模子DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B。

一、详情模子变装

训导模子：采纳性能超卓、学问丰富的DeepSeek-R1动作指示者。

学生模子：选用参数适中、易于蒸馏的Qwen-32B动作学习者。

二、准备数据集

数据汇注：整合涵盖当年领域的高质料文本数据，为蒸馏过程奠定基础。

数据预处理：严格筛选和处理数据集，确保蒸馏成果不受数据质料影响。

三、模子进修与蒸馏

训导模子推理：DeepSeek-R1输出软标签和中间层特征，动作Qwen-32B的学习标杆。

学生模子进修：Qwen-32B师法DeepSeek-R1的决议，接纳其学问和训诲。

归天函数规画：选择KL散度或交叉熵等，估计学生模子与训导模子的输出互异。

优化算法采纳：选用SGD或Adam等算法，更新学生模子参数，最小化归天函数。

四、模子评估与调优

模子评估：控制寂寥测试数据集，比较学生模子与训导模子的推崇，评估蒸馏成果。

模子调优：把柄评估舍弃，调养超参数、优化归天函数等，擢升蒸馏成果。

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