Reinforcement Learning 真的可以改变世界吗

Ray

Deepseek主要基于RL 进行训练，R1模型是在R1-Zero的基础上，通过纯强化学习训练开发出的新一代模型。不同于传统的监督学习，R1模型完全依赖于强化学习，使用了GRPO算法来优化策略，避免了传统强化学习中需要评估模型的成本，显著降低了训练费用。在训练过程中，R1-Zero表现出强大的推理能力，包括自我验证、反思和生成长推理链，尽管存在可读性差和语言混用等问题。

为了提升可读性和推理能力，DeepSeek团队进一步开发了R1模型。R1通过引入冷启动数据和多阶段训练流程，显著提升了推理质量和语言一致性。冷启动阶段使用高质量的长CoT数据，确保模型在稳定的起点上发展，优化了推理的清晰性和逻辑性。此外，冷启动阶段还注重了语言的一致性，通过特定的输出格式使推理过程更加易懂。

进入推理导向的强化学习阶段后，R1进一步提高了数学、编程、科学和逻辑推理等任务的能力，加入了语言一致性奖励来解决语言混用问题。接着，R1进入了拒绝采样和监督微调阶段，通过筛选高质量样本和生成新的监督学习数据，进一步优化了推理和其他任务的表现。

最后，R1通过全场景强化学习阶段，将推理任务和一般任务结合，优化了模型在推理能力、有用性和安全性之间的平衡。多样化的奖励信号确保了R1不仅在推理任务上表现出色，还能适应不同任务需求，展示出卓越的全能性能。

纯强化学习在推理能力的提升上具有巨大的潜力，R1模型已经展示出显著的进步，并在多个任务上达到了较高的表现。