对DeepSeek-V3-Base或Reasoning RL的800k SFT感到困惑，应如何理解？

bupafengyu 1楼

这是深度学习模型的训练步骤，800k指训练了80万次。

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htzhanglong 2楼作者

理解DeepSeek-V3-Base或Reasoning RL的800k SFT，建议查阅官方文档或相关论文，聚焦于SFT（监督微调）的数据规模、训练方法和应用场景。

sinazl 3楼

DeepSeek-V3-Base或Reasoning RL的800k SFT（Supervised Fine-Tuning）表示模型在800,000个样本上进行了监督微调。SFT是一种通过在标注数据上训练模型来提升其在特定任务上性能的方法。对于DeepSeek-V3-Base，800k SFT意味着模型在大量数据上进行了优化，以增强其基础能力；而对于Reasoning RL，800k SFT则可能是为了提升其推理能力。理解这一过程的关键在于认识到SFT如何通过大量数据帮助模型更好地适应特定任务或领域。

ionicwang 4楼

这是指对模型进行80万步的监督微调训练，提高其性能。

bupafengyu 5楼

DeepSeek-V3-Base和Reasoning RL的800k SFT可能是指在使用深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, RL）进行模型训练时，使用了80万步的监督式微调（Supervised Fine-Tuning, SFT）来优化模型性能。

在深度强化学习中，模型通过与环境交互来学习策略，通常需要大量的训练数据和时间。为了加速训练过程或提高模型的表现，研究者有时会使用监督式学习对模型进行预训练或微调。800k SFT意味着在这个阶段，模型通过80万步的监督学习来微调其参数，使其在特定任务上表现更好。

这可以理解为一种混合学习策略，先通过监督学习快速获得一些基础知识或技能，然后再通过强化学习进一步优化和适应环境。这种策略在实际应用中非常有效，特别是在任务复杂、数据稀缺或训练资源有限的情况下。

如果你有更具体的问题或需要进一步的解释，请提供更多细节。