DeepSeek R1 Zero中文复现教程来了！

文章主旨：

本文详细描述了 Datawhale 团队复现 DeepSeek R1 Zero 的技术流程和结果分析，并对模型训练优化提出建议。

关键要点：

• Datawhale-R1 是国内首批中文复现 DeepSeek R1 Zero 的项目，使用 3 张 A800 GPU 和 Huggingface TRL 框架完成训练。
• 复现流程包括数据预处理、模型训练、奖励函数设计和 GRPO 策略应用，重点优化输出格式和计算正确率。
• 模型训练中发现输出长度与计算正确率之间的关联，以及重复输出问题对奖励值的影响。
• 提出复现建议：使用 TinyZero 更省资源，避免使用小模型和 TRL 的 LoRA 模块。
• 文章强调开源社区合作的重要性，并鼓励持续关注和改进复现工作。

内容结构：

1. 引言

介绍 Datawhale-R1 项目背景和目标，复现 DeepSeek R1 Zero 的中文版本并用于教学。

2. 环境搭建

详细描述复现所需的硬件和软件环境，包括 CUDA、Python、Pytorch 版本以及安装 Flash Attention 包的方法。

3. 训练流程

梳理复现流程：提示词生成、奖励函数计算、GRPO 策略调整模型以及训练步骤的核心逻辑。

4. 训练结果分析

对模型训练中的现象进行分析，包括输出格式、长度与计算正确率的关系，重复输出问题以及模型的语言风格。

5. 建议与展望

总结复现中的经验教训，提出优化建议，并展望开源社区的合作与发展方向。

6. 完整文件获取

提供项目主页、代码仓库链接以及实验数据，鼓励关注和参与开源项目。

文章总结：

文章内容翔实，强调教育目的和开源共享，建议复现者选择更高效的方案并关注开源社区的持续发展。

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