DeepSeekMath 将大规模数学预训练与 GRPO 结合

该模型在 120B 数学相关 token 上继续预训练,再通过监督与强化学习阶段提升数学推理。

发生了什么?

DeepSeekMath-7B 在不使用外部工具或投票的情况下于 MATH 达到 51.7%,并提出 Group Relative Policy Optimization(GRPO)。

为什么重要?

它把开放数学模型扩展与适合可验证任务的强化学习方法连接起来,并影响了后续推理系统。

重要性说明:DeepSeekMath 将高质量开放数学语料管线与 GRPO 强化学习结合,后者随后成为推理模型训练中的重要方法。

历史脉络

主要证据

证据与状态一览

重要性
H2 · 领域里程碑
验证状态
论文已发布
证据等级
E3 · 可检查工件
AI 角色
仅计算支持
形式保障
有形式化工件

如何理解这些标签? →

贡献与验证

数学新颖性
基准结果
接口
非形式化, 符号
AI 贡献
训练后的模型执行竞赛级数学推理。
人类贡献
研究者构建数据管线、模型训练方案与 GRPO 优化方法。
验证状态
论文已发布 · E3 · 可检查工件 · 有形式化工件
最后审阅
2026-09-11

技术细节

系统
deepseekmath
机构
deepseek
数学问题
math-benchmark
方法
grpo, continued-pretraining, reinforcement-learning

全部来源与工件

验证历史

  • 2024-02-05 · 论文已发布 · E2 · 研究记录

    Chronicle 依据所引 primary / official source 记录该事件;该状态不表示 Chronicle 已完成独立验证。

  • 2026-09-11 · 论文已发布 · E3 · 可检查工件

    本轮 corpus 刷新增补了由作者或发布机构维护、可直接检查的公开产物。E3 表示证据已达到可检查 artifact 层级,并不等同于底层科学或数学主张已获得独立验证。

更正

当前没有记录的更正。