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选自oatllm.notion.site

机器之心编译

编译：杜伟、华人蛋酱

自我反思（尤其是研究肤浅的）有时对模型性能的助益不大。

在过去这半个月里，团队关于 DeepSeek 的揭秘一切都会迅速成为焦点。

一项非常鼓舞人心的华人发现是：DeepSeek-R1-Zero 通过纯强化学习（RL）实现了「顿悟」。在那个瞬间，研究模型学会了自我反思等涌现技能，团队帮助它进行上下文搜索，揭秘从而解决复杂的华人推理问题。

在 R1-Zero 发布后的研究短短几天内，连续几个项目都在较小规模（如 1B 到 7B）上独立「复制」了类似 R1-Zero 的团队训练，并且都观察到了「顿悟时刻」，揭秘这种时刻通常伴随着响应长度的华人增加。

原文链接：https://oatllm.notion.site/oat-zero

最近，研究来自新加坡 Sea AI Lab 等机构的团队研究者再次梳理了类 R1-Zero 的训练过程，并在一篇博客中分享了三项重要发现：

1. 在类似 R1-Zero 的训练中，可能并不存在「顿悟时刻」。相反，我们发现「顿悟时刻」（如自我反思模式）出现在 epoch 0，即基础模型中。

2. 他们从基础模型的响应中发现了肤浅的自我反思（SSR），在这种情况下，自我反思并不一定会导致正确的最终答案。

3. 仔细研究通过 RL 进行的类 R1-Zero 的训练，发现响应长度增加的现象并不是因为出现了自我反思，而是 RL 优化设计良好的基于规则的奖励函数的结果。

以下是博客的内容：

Epoch 0 的顿悟时刻

实验设置如下：

基础模型。我们研究了由不同组织开发的各种基础模型系列，包括 Qwen-2.5、Qwen-2.5-Math、DeepSeek-Math、Rho-Math 和 Llama-3.x。

提示模板。我们使用 R1-Zero 和 SimpleRL-Zero 中使用的模板直接提示基础模型：

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