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引言

在传统机器学习范式中，我们习惯将"训练集"与"测试集"严格分离，不同训练阶段使用不同数据集几乎是金科玉律。然而，DeepSeek R1 的训练流程（SFT + GRPO）却打破了这一惯例——在两个阶段使用同一批（或高度重叠的）数据，不仅可行，而且是一种极其高效的策略。

这背后的核心洞察是：两个阶段利用数据的"维度"不同，训练目标完全互补。

为了便于理解，我们用一个"学生解题"的比喻来拆解这个过程。

第一阶段：SFT——老师讲题，学生"抄写"

数据格式：<Prompt, Thinking_Process, Final_Answer>

在监督微调（Supervised Fine-Tuning）阶段，模型扮演的是一个"认真听课的学生"。它看到题目后，会逐字逐句地学习老师提供的标准解题过程。

核心目标：让模型掌握格式与套路。例如学会使用<think>标签、学会分步骤推理、学会组织思维链的语言风格。

内在局限：模型可能只是在"死记硬背"老师的解法，并未真正理解每一步推导的内在逻辑。就像学生能复述老师的板书，却不一定能独立应对变式题。

第二阶段：GRPO——遮住答案，学生"刷题"

数据格式：<Prompt, Final_Answer>（丢弃 Thinking_Process）

在强化学习（Group Relative Policy Optimization）阶段，我们依然使用同一批题目，但有意隐去老师的解题过程，只保留最终答案作为评判标准。

训练流程：

1. 仅向模型展示题目Prompt
2. 让模型自主生成多条不同的解题路径（Group Sampling）
3. 仅校验最终答案：与Final_Answer一致则奖励，否则惩罚

核心目标：

• 泛化能力：模型可能发现比 SFT 示例更简洁、更巧妙的解题路径——殊途同归，条条大路通罗马
• 鲁棒性：SFT 只能教会一条路，GRPO 则强迫模型无论选择哪条路径，都必须抵达正确终点

为什么"同数据复用"效果出奇地好？

这种"一鱼两吃"的策略，在 7B 级别的小模型上尤其有效，它精准解决了两个核心痛点：

痛点一：分布漂移（Distribution Shift）

脑子学会了，手却不会动

如果 SFT 阶段使用"高等数学"题目，而 GRPO 阶段切换到"小学算术"，模型会陷入困惑：它在 SFT 中学到的微积分符号、极限推导等"招式"，在简单算术场景中完全派不上用场。

同数据复用的优势：确保模型在 SFT 阶段习得的思维链格式、推理语气等"招式"，能在 GRPO 阶段立即投入实战。只不过这一次，它需要独立走完全程，以验证自己是否真正"内化"了这些能力。

痛点二：标注成本高昂（Ground Truth is All You Need）

数据标注的经济学：

• SFT 数据昂贵：需要 DeepSeek R1 等顶级模型生成高质量的思维链（Chain-of-Thought），每条数据的生成成本不菲
• GRPO 数据廉价：仅需题目与标准答案，无需中间过程

同数据复用的优势：既然为 SFT 已经采集了"题目 + 答案"，直接将其复用为 GRPO 的奖励信号来源，是极其划算的选择。无需额外寻找新的带标准答案的题库。

两阶段的本质差异：一张表说清楚

实操流程：三步走策略

Step 1: 准备题库 收集 1000 道数学题/代码题（含标准答案） │ ▼ Step 2: SFT 阶段 用 Teacher 模型生成详细解题步骤 训练 Student 模型学习"怎么思考" │ ▼ Step 3: GRPO 阶段 仅使用题目 + 最终答案 训练 Student 模型"自己思考并做对"

结语

DeepSeek R1 的训练范式揭示了一个深刻的洞察：数据的价值不在于数量，而在于如何从不同维度榨取信息。SFT 教会模型"形"，GRPO 锤炼模型"神"。同一批数据，前者取其过程，后者验其结果——这正是"一鱼两吃"的精髓所在。

对于资源有限的小模型训练场景，这种策略在数据效率和训练效果之间取得了精妙的平衡，值得从业者借鉴。