DeepSeek-R1-Zero 与 DeepSeek-R1 的异同与优劣分析

DeepSeek-R1-Zero 与 DeepSeek-R1 的异同与优劣分析


一、相同点
  1. 核心训练方法

    • 两者均基于强化学习(RL),采用 Group Relative Policy Optimization(GRPO) 算法,通过组内样本的奖励对比较优化策略模型

    • 目标均为提升语言模型的复杂推理能力(如数学、代码、科学推理)。

  2. 基础模型

    • 均以 DeepSeek-V3-Base 作为初始模型,共享相同的架构

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