How to Train LLMs to "Think" (o1 & DeepSeek-R1)
3-Second Blueprint (English)
- DeepSeek-R1-Zero uses pure reinforcement learning with rule-based accuracy and <think> tag rewards, evolving self-verification.
- Group Relative Policy Optimization (GRPO) estimates baselines from group rollouts, removing the separate critic model overhead.
- DeepSeek-R1 fixes R1-Zero's poor formatting via a 4-stage pipeline combining Chain-of-Thought SFT and multi-domain RLHF.
DeepSeek-R1GRPOReinforcement LearningTest-Time ComputeChain-of-Thought
3-Sekunden-Fazit (Deutsch)
- DeepSeek-R1-Zero lernt per reinem RL mit regelbasierten Genauigkeits- und <think>-Formatbelohnungen eigene Selbstprüfung.
- Group Relative Policy Optimization (GRPO) schätzt Baselines aus Gruppen-Rollouts und spart ein separates Critic-Netzwerk ein.
- DeepSeek-R1 behebt Lesbarkeitsmängel durch eine vierstufige Pipeline aus Chain-of-Thought-SFT und mehrstufigem RLHF.
DeepSeek-R1GRPOReinforcement LearningTest-Time ComputeChain-of-Thought
Note / Hinweis: Blueprints are AI-generated educational summaries (0% Politics · 0% Religion · 0% Brainrot) and do not constitute medical, legal, or financial advice. / KI-generierte Zusammenfassung zu Bildungszwecken – ersetzt keine medizinische, rechtliche oder finanzielle Fachberatung.