# Trenowanie modeli rozumujących

EN: **Training reasoning models** · id `reasoningtraining`

Path: [AI Atlas](https://aiatlasgraph.com/llms.txt) › [Sieci i modele generatywne](https://aiatlasgraph.com/t/neural.md) › [Rozumowanie w modelach językowych](https://aiatlasgraph.com/t/reasoningmodels.md) › Trenowanie modeli rozumujących

## Description

- PL: Jak nauczyć model długiego, samokorygującego się rozumowania: RL z nagrodą za poprawny wynik, SFT na długich łańcuchach myśli i destylacja z większego modelu.
- EN: How to teach a model long, self-correcting reasoning: RL rewarded for correct results, SFT on long chains of thought, and distillation from a larger model.

## In one sentence

- PL: To uczenie modelu rozwiązywania złożonych zadań przez przykłady i ocenę jego prób.
- EN: This trains a model to solve complex tasks through examples and evaluation of its attempts.

## Problem it solves

- PL: Model potrafi pisać przekonująco, ale nie radzi sobie z zadaniami wymagającymi sprawdzania kolejnych kroków.
- EN: A model writes convincingly but struggles with tasks requiring successive steps to be checked.

## What it does

- PL: Trening wykorzystuje rozwiązane zadania, nagrody za sprawdzalne wyniki lub przykłady przygotowane przez silniejszy model, żeby zmienić zachowanie sieci.
- EN: Training uses worked tasks, rewards for checkable outcomes or examples from a stronger model to change the network's behaviour.

## Everyday example

- PL: Dostrajasz model na zadaniach z poprawnymi obliczeniami i sprawdzasz, czy lepiej rozwiązuje nowe przypadki.
- EN: You adapt a model using tasks with correct calculations and check whether it handles new cases better.

## This concerns you if you…

- PL: potrzebujesz trwale poprawić rozwiązywanie zadań
- PL: masz przykłady lub sposób oceny wyników
- EN: need lasting improvements in task solving
- EN: have examples or a way to evaluate outcomes

## Keywords

DeepSeek-R1 · cold-start SFT · verifiable rewards · GRPO · reasoning traces · teacher-student distillation

## How it works

- PL: Uczenie nadzorowane dopasowuje model do dobranych śladów rozwiązań, a uczenie ze wzmocnieniem premiuje ocenione rezultaty lub kroki. Destylacja przekazuje wzorce nauczyciela przez przykłady; połączenie etapów zmienia rozkład generowanych strategii.
- EN: Supervised learning fits selected solution traces, while reinforcement learning rewards assessed outcomes or steps. Distillation transfers teacher patterns through examples; combining stages changes the distribution of generated strategies.

## Limits

- PL: Jakość nagrody i danych ogranicza to, czego model może się nauczyć. Optymalizacja może premiować łatwe obejścia weryfikatora, nadmierną długość lub schematy działające tylko w domenie treningowej.
- EN: Reward and data quality constrain what models can learn. Optimisation can favour verifier shortcuts, excessive length or patterns working only in the training domain.

## Key terms

- PL: **nadzór procesowy**: Sygnał uczący oparty na ocenie kroków pośrednich rozwiązania.
- PL: **nadzór wyniku**: Sygnał uczący oparty na ocenie końcowej odpowiedzi.
- EN: **process supervision**: A learning signal based on assessing intermediate solution steps.
- EN: **outcome supervision**: A learning signal based on assessing the final answer.

## Know first

- [SFT / instruction tuning (Supervised fine-tuning)](https://aiatlasgraph.com/t/sft.md)
- [Gradient polityki (REINFORCE) (Policy gradient methods (REINFORCE))](https://aiatlasgraph.com/t/policygradient.md)

## Examples

- PL: przepis DeepSeek-R1 · SFT → RL · destylacja
- EN: DeepSeek-R1 recipe · SFT → RL · distillation

## Subtopics (3 direct, 4 in total)

- [Destylacja rozumowania do mniejszych modeli (Reasoning distillation)](https://aiatlasgraph.com/t/reasoningdistill.md): A large reasoning model generates reasoning traces that a smaller model is fine-tuned on. A cheap way to give a small model reasoning ability.
- [RL z weryfikowalnymi nagrodami (RLVR) (Reinforcement learning with verifiable rewards)](https://aiatlasgraph.com/t/rlvr.md): The model receives reward from an automatically verifiable signal — such as answer correctness, passing code tests, or satisfying a checkable condition — rather than relying only on a learned preference model. RLVR is an important post-training approach for reasoning models, especially in domains with unambiguous verification.
  - [Rekurencyjne samoulepszanie agentów terminalowych (Recursive self-improvement of terminal agents)](https://aiatlasgraph.com/t/terminalrsi.md): A post-training method alternating supervised learning on verified successful trajectories with PPO using an inherited value model.
- [SFT na długich łańcuchach myśli (Long chain-of-thought fine-tuning)](https://aiatlasgraph.com/t/longcotsft.md): Supervised fine-tuning on curated examples with long reasoning traces; often a “cold start” before RL, or a cheap route to a reasoning model from few examples.

## Sources

- [Understanding Reasoning LLMs](<https://magazine.sebastianraschka.com/p/understanding-reasoning-llms>) `raschka-reasoning-llms` · by Sebastian Raschka
- [DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning](<https://arxiv.org/abs/2501.12948>) `deepseek-r1-2025` · by DeepSeek-AI

---

AI Atlas revision 122 (2026-10-30) · HTML: https://aiatlasgraph.com/t/reasoningtraining · index: https://aiatlasgraph.com/llms.txt · everything: https://aiatlasgraph.com/llms-full.txt · updated 2026-10-30