DeepSeek-R1模型如何解决可读性和语言混合问题？

1、冷启动数据微调：首先，收集数千个冷启动数据，这些数据包括详细的链式思维（CoT）示例和总结。使用这些数据对DeepSeek-V3-Base模型进行微调，以提高模型在推理任务中的初始性能。
2、推理导向的RL训练：在冷启动数据微调的基础上，进行以推理为导向的RL训练，直到模型在推理任务上收敛。这个阶段主要关注增强模型的推理能力，特别是在编码、数学、科学和逻辑推理等任务中。
3、拒绝采样和SFT数据生成：当推理导向的RL训练收敛后，使用拒绝采样从RL检查点生成SFT数据，并结合DeepSeek-V3的SFT数据（如写作、事实问答和自我认知等领域）。然后，使用这些新数据对模型进行进一步的微调和RL训练。