DeepSeek-R1-Zero与OpenAIo1系列模型在推理相关基准测试中的对比
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DeepSeek-R1-Zero 采用组相对策略优化（GRPO）算法进行强化学习。DeepSeek-R1-Zero以 DeepSeek-V3为基础模型，直接应用强化学习（RL），通过 Group Relative Policy Optimization（GRPO）算法优化模型策略，采用基于规则的奖励模型引导训练。DeepSeek-R1-Zero直接基于基础模型（如 DeepSeek-V3-Base）通过大规模强化学习（RL）训练，无需任何监督微调（SFT）数据，仅依赖规则化奖励（如答案正确性、格式规范性）驱动模型自我进化。采用 GRPO（Group Relative Policy Optimization）算法，通过组内样本的奖励相对比优化策略模型，降低计算成本。
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