DeepSeek R1 模型的训练采用了大规模的 Transformer 架构、先进的数据管理和针对大型语言模型定制的优化技术。 该模型的核心是基于 Transformer 的架构，并进行了改进以提高训练效率，例如稀疏注意力机制和模型参数的动态缩放。 例如，该团队采用了梯度检查点等技术来减少训练期间的内存使用量，从而使模型能够处理更大的批次大小，而不会影响稳定性。 训练过程还利用了混合精度训练（结合 FP16 和 FP32 计算）来加速计算，同时保持数值精度。
数据质量和多样性在 R1 模型的训练中发挥了关键作用。 该数据集包括网络文本、技术文档和代码存储库的混合，并通过严格的预处理管道进行过滤，以删除低质量或冗余内容。 标记化针对多语言支持和代码语法进行了优化，使用了字节对编码 (BPE) 变体，其词汇量大小经过调整以平衡效率和覆盖范围。 为了解决特定领域的性能差距，该团队实施了领域加权采样，确保训练期间科学文献或小众编程语言等代表性不足的主题受到足够的关注。 数据增强技术（例如合成问答生成）也用于增强指令遵循能力。
训练管道结合了迭代优化策略。 该模型最初使用掩码语言建模目标进行预训练，然后对特定于任务的数据集进行监督微调 (SFT)。 诸如渐进式学习率调度（例如，线性预热和余弦衰减）等技术有助于稳定训练，而梯度裁剪可防止梯度爆炸。 为了与人类偏好保持一致，该团队使用了来自人类反馈的强化学习 (RLHF)，其中奖励模型是在响应的成对比较中进行训练的。 通过 Megatron-LM 或 DeepSpeed 等框架管理 GPU 集群上的分布式训练，并仔细关注通信开销和负载平衡。 定期的评估检查点和自动超参数调整确保了朝着性能目标持续取得进展。