DeepSeek-R1开源项目 – 自我进化的强化学习模型

DeepSeek-R1 是一种采用自我进化方法进行训练的 LLM，与传统的强化学习人类反馈 (RLHF) 不同，它使用 Group Relative Policy Optimization 进行强化学习，奖励来自基于规则的硬编码函数，训练源自自我进化。

DeepSeek-R1的特点:

1. 使用自我进化方法进行训练
2. 采用 Group Relative Policy Optimization 进行强化学习
3. 奖励来自基于规则的硬编码函数
4. 训练源自自我进化，基于自身推理而非人类反馈

DeepSeek-R1的功能:

1. 用于自然语言处理和生成任务
2. 适用于需要自主学习和改进的 AI 应用
3. 可用于开源项目中的生成式搜索

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