DeepSeek R1 论文精读与复现-GRPO算法实战
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DeepSeek R1 论文精读与复现-GRPO算法实战
DeepSeek R1 论文精读与复现-GRPO算法实战
课程说明：
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《2025大模型原理与训练》体验课
DeepSeek R1 GRPO算法实战
一、DeepSeek R1模型训练流程回顾与准备工作
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回顾DeepSeek R1训练流程
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DeepSeek R1模型背后的功臣：GRPO算法
在了解了DeepSeek R1的训练流程之后，接下来让我们快速上手实践DeepSeek提出的GRPO算法，并手动复现DeepSeek R1论文中的模型开悟时刻，即通过GRPO训练，让模型诞生思考链。这也是整个DeepSeek R1模型训练的至关重要的环节，也是DeepSeek R1模型为大模型技术做出的卓越贡献。
截止目前，全球范围内已经有很多团队尝试复现DeepSeek R1，并且在GRPO算法实践上取得了不错的成绩，用事实证明了GRPO算法本身的有效性。
不同于传统的强化学习训练算法，或者常用的PPO算法，GRPO算法更加省时高效，通过暴力枚举策略、以及自我策略对比的方法快速提升模型在推理问题上制定策略的能力。这也是目前强化学习领域、被验证的最有效的提升大模型推理能力的方法。