Understanding Reasoning LLMs

Understanding Reasoning LLMs

摘要

文章探讨了如何增强大型语言模型(LLM)的推理能力,介绍了四种主要的方法:推理时扩展、纯强化学习、监督微调加强化学习,以及模型蒸馏。DeepSeek-R1模型展示了通过纯强化学习实现推理能力的可能性,并通过监督微调和强化学习进一步提升性能。文章还讨论了更小、更高效模型的开发,如通过蒸馏方法实现的R1-distilled模型,以及预算有限下的推理模型开发策略。