Sebastian Raschka：关于DeepSeek R1和推理模型，我有几点看法

著名 AI 研究者 Sebastian Raschka 发布博客，探讨了构建推理模型的四种主要方法。2024 年，LLM 领域的专业化程度显著提升，预计 2025 年将加速发展。推理模型擅长处理复杂任务，如谜题和高级数学问题，但成本较高。DeepSeek R1 技术报告显示其三种变体模型（DeepSeek-R1-Zero、DeepSeek-R1 和 DeepSeek-R1-Distill）的开发过程。四种主要方法包括推理时间扩展、纯强化学习 (RL)、监督微调加强化学习 (SFT + RL) 和蒸馏。DeepSeek-R1 在推理效率上优于 OpenAI 的 o1。此外，小团队也可以通过蒸馏或纯 RL 方法在有限预算下开发推理模型。
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