DeepSeek-R1深度解读，如何做到 RL+LLM 训练的？

本期节目深入探讨了 DeepSeek R1 大型语言模型的开源及其技术细节。节目伊始，主播介绍了 DeepSeek R1 的开源消息，并表示将对该模型进行深度解读。随后，主播详细解读了 DeepSeek R1 的技术文章，重点关注了 DeepSeek R1 Zero 和 DeepSeek R1 两个模型，以及它们所使用的强化学习算法 GRPO。DeepSeek R1 Zero 模型采用纯粹的强化学习方式进行训练，并使用准确性和格式性奖励来评估模型性能，避免了奖励黑客问题。而 DeepSeek R1 模型则通过数据冷启动和多阶段训练，提升了模型的可读性和性能。更重要的是，主播详细解释了 GRPO 算法的原理，并将其与传统的 PPO 算法进行了比较，指出了 GRPO 算法在效率和稳定性方面的优势。最后，主播对大型语言模型的未来发展趋势进行了展望，包括云端推理解决方案的普及、模型序列的加长以及预训练模型与强化学习模型的结合等，并对 DeepSeek R1 对产业的影响进行了分析，认为其对 RL 在大模型中的应用具有重要的探索意义。