DeepSeek 的 R1 模型通过结合先进的架构设计、有针对性的训练策略和迭代优化机制来处理复杂的推理任务。其核心是一个基于 Transformer 的架构，针对多步问题解决进行了优化，使其能够将复杂的查询分解为可管理的子任务。例如，在解决数学应用题时，R1 可能首先识别相关变量，然后构建方程式，最后逐步执行计算。这种方法模仿了人类的推理模式，同时利用了模型通过注意力机制处理序列依赖关系的能力。
模型的训练过程强调接触多样化的推理任务，包括逻辑谜题、代码合成和科学分析。它在包含明确推理链的数据集上进行训练——例如物理问题的带注释解决方案或软件开发中记录的调试过程——这有助于模型学习有效的问题解决途径。此外，R1 采用对比学习技术来区分合理和不合理的推理步骤。例如，在处理有关优化算法的编程问题时，模型可以通过将低效解决方案与训练期间编码的已知最佳实践进行比较来拒绝它们。
一个关键区别在于 R1 在其推理过程中集成了验证循环。在生成初步解决方案后，模型使用基于规则的验证器或统计置信度指标进行自检。在代码生成任务中，这可能包括在确定答案之前解析输出以捕获语法错误，或将事实性陈述与嵌入式知识图谱进行交叉引用。对于多跳推理（例如，回答需要分析研究论文并将其与临床试验数据关联的问题），R1 通过这些验证阶段迭代地完善其中间结论。这种分层方法平衡了神经网络的灵活性和结构化验证，使其对于既需要创造力又需要精确度的任务特别有效。