这篇文章深入探讨了大型语言模型（LLM）在后训练阶段如何学会推理

这篇文章深入探讨了大型语言模型（LLM）在后训练阶段如何学会推理。作者分析并比较了Kimi 1.5、Qwen 2.5、DeepSeek R1/Zero、OpenReasoner-Zero、QwQ 32B和Phi-4等顶级推理模型的后训练策略，涵盖监督微调（SFT）、奖励建模（规则基础与学习型）、强化学习（设计选择、目标、算法）和数据策划（来源、质量过滤和控制）等方面。文章详细介绍了每个模型的训练方法、创新点以及关键策略。

参考文献：
[1] https://meghanaarakkalrajeev.substack.com/p/how-llms-learn-to-reason-a-deep-dive

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