DeepSeek紅什麼?!
DeepSeek論文出處：
https://arxiv.org/pdf/2501.12948
💡就像在教一個很聰明的小朋友怎麼更會思考！
🔥想像一下，我們有一個超級聰明的小朋友，他叫「DeepSeek-R1」。
他本來就很聰明，但我們想讓他更會推理、更會解決難題。
這篇論文就像是教 DeepSeek-R1 如何變得更厲害的說明書。
一開始，我們讓 DeepSeek-R1 自己摸索，就像讓他自己玩積木一樣。我們沒有先教他怎麼堆，只告訴他「要堆得又高又穩」。這個階段的 DeepSeek-R1 我們叫他 DeepSeek-R1-Zero。
他很厲害，自己學會了反思、檢查自己有沒有做錯，還會想很多不同的方法來解決問題。就像是自己突然開竅一樣，我們叫他「頓悟時刻」。
他就像是突然發現了更棒的堆積木方法一樣。雖然他很會自己思考，但是他講話有點難懂，有時候會中英文夾雜，像是在說火星文。
為了讓 DeepSeek-R1 說話更清楚，我們開始教他一些基礎知識，像是教他一些堆積木的範例，讓他知道積木可以怎麼堆，這叫做「冷啟動數據」。
接著，我們再讓他自己練習，就像是給他一些挑戰題，讓他自己想辦法解決。 他變得更會推理、更會解決問題，而且說話也變得比較清楚了。
這個階段的 DeepSeek-R1 我們叫他 DeepSeek-R1。他現在就像個小小推理專家，解數學、寫程式都難不倒他。
最後，我們還把 DeepSeek-R1 的聰明腦袋，教給比較小的模型，就像是把聰明的方法分享給其他小朋友一樣，這個叫做「知識蒸餾」。
這樣一來，比較小的模型也能變得跟 DeepSeek-R1 一樣厲害！而且我們發現，直接教小模型學習大模型的推理方法，比讓小模型自己從頭學起更有效。
DeepSeek-R1 就像一個不斷進步的超級學生，從一開始自己摸索，到後來有老師教導，最後還能把自己的聰明分享給其他同學。他學會了自己思考、自己解決問題，而且還能把複雜的事情變得簡單易懂。這就是這篇論文在講的，用強化學習讓電腦變得更聰明，更會推理。
最後我們來總結一下 DeepSeek-R1 的厲害之處：
1.不用老師教，自己學會推理
2.會反思、會檢查錯誤、會想很多方法
3.解數學、寫程式都很厲害
4.可以把聰明的方法分享給其他模型
5.比其他模型更會推理
希望這樣解釋，你會更容易了解喔！
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