原標題：震驚 AI 界！DeepSeek-R1 ：純RL打造推理王者，AI 自主學習里程碑「技術報告解讀」
文章來源：人工智能學家
內容字數：9733字

DeepSeek-R1：強化學習引領大語言模型推理能力

本文總結了DeepSeek AI團隊發布的DeepSeek R1技術報告論文的核心內容，該論文展示了在大型語言模型（LLM）推理能力提升方面的重大突破。

1. 純強化學習的成功

   DeepSeek-R1-Zero 模型的成功最令人震驚。它完全沒有使用任何監督微調（SFT）數據，僅通過強化學習（RL）訓練就達到了與OpenAI o1系列模型相當甚至更好的推理能力。這證明了僅通過設計合適的獎勵機制和訓練模板，模型就能自發學習復雜的推理策略，無需依賴傳統的SFT預訓練步驟。這一突破類似于AlphaZero在圍棋、將棋和國際象棋領域的成就，標志著LLM推理能力訓練范式的轉變。

2. 驚人的性能提升

   在AIME 2024基準測試中，DeepSeek-R1-Zero 的pass@1分數從15.6% 提升至71.0%，多數投票更是達到86.7%，與OpenAI-01-0912不相上下甚至更優。如此巨大的性能飛躍完全由RL實現，展現了該方法的巨大潛力。

3. “頓悟”現象

   DeepSeek-R1-Zero 在訓練過程中展現出“頓悟”現象，模型會自發重新評估之前的步驟并進行反思，類似于人類的“靈光一現”。這種自發涌現的復雜行為，為理解AI的學習機制提供了新的視角。

4. 無監督學習的潛力

   DeepSeek-R1-Zero 的成功證明了無監督或弱監督學習方法在提升模型推理能力方面的巨大潛力，這對于難以獲取大量高質量標注數據的領域具有重要意義。

5. 蒸餾技術提升小型模型能力

   論文還展示了將DeepSeek-R1的推理能力蒸餾到較小模型（如Qwen和Llama系列）上的顯著效果。蒸餾后的小型模型在多個基準測試上超越了非推理模型，證明了通過合理的蒸餾策略，小型模型也能獲得強大的推理能力，為資源受限場景提供了更多可能性。對比實驗也表明，在同等規模下，蒸餾優于直接在小型模型上進行大規模RL訓練。

6. 坦誠的失敗嘗試分析

   論文坦誠地分享了在探索過程中嘗試PRM和MCTS兩種方法時遇到的挑戰和失敗，這種開放的態度對學術研究非常寶貴，有助于其他研究者少走彎路，并為未來的研究提供了寶貴的經驗教訓。

總而言之，DeepSeek R1的研究成果為LLM推理能力的提升開辟了新的道路，純RL訓練的成功、驚人的性能提升以及“頓悟”現象的出現，都預示著AI領域即將迎來新的突破。同時，論文中關于模型蒸餾和失敗分析的分享，也為未來的研究提供了重要的參考價值。

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