DeepSeek-R1-Zero训练期间AIME准确率
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而随着 RL 训练的持续推进,DeepSeek-R1-Zero 的性能呈现出稳步提升的趋势。此外,通过延长测试时间的计算,DeepSeek-R1-Zero 自然而然地获得了解决更复杂推理任务的能力,从生成数百个 token 到数千个 token,模型得以更深入地探索和优化其思维过程。模型的「思考过程」会不断与最终的正确率奖励相互作用。当模型最初得出的答案并未得到较高奖励时,它会在后续的推理中「回头反省」,尝试补充或修正先前的思路,从而获得更高的奖励,通过这样的方式,模型在没有外部指导的情况下持续自主学习与迭代,最终具备了强大的推理能力。
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