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专题：AI界“拼多多”DeepSeek刷屏

选自sebastianraschka.com

作者：Sebastian Raschka

机器之心编译

著名 AI 研究者和博主 Sebastian Raschka 又更新博客了。关于这一次，推理他将立足于 DeepSeek 技术报告，模型介绍用于构建推理模型的有点四种主要方法，也就是看法如何通过推理能力来增强 LLM。Sebastian Raschka 表示：「我希望这能提供有价值的关于见解，并帮助你了解围绕这一主题的推理快速演变的文献和话题炒作。」

• 原文地址：https://sebastianraschka.com/blog/2025/understanding-reasoning-llms.html

2024 年，模型LLM 领域的有点专业化程度不断提高。除了预训练和微调之外，看法我们还见证了从 RAG 到代码助手等专业应用的关于兴起。我预计这一趋势将在 2025 年加速，推理也就是模型更加重视特定于具体领域和应用的优化（即专业化 /specialization）。

第 1-3 阶段是有点开发 LLM 的常见步骤。第 4 阶段是看法针对具体用例对 LLM 进行专门化。

开发推理模型就是一种专业化。这能让 LLM 更擅长处理复杂任务 —— 解决这些任务时最好使用中间步骤，例子包括解答谜题、高级数学和编程难题。但是，这种专业化并不能取代其他 LLM 应用。因为将 LLM 转换为推理模型也会带来某些缺点，我将在后面讨论。

以下是本文的简要纲目：

• 如何定义「推理模型」？

• 应该何时使用推理模型？

• 简要了解 DeepSeek 训练流程

• 构建和改进推理模型的 4 种主要方法

1) 推理时间扩展

2) 纯强化学习 (RL)

3) 监督微调加强化学习 (SFT + RL)

4) 纯监督微调 (SFT) 和蒸馏

结论

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