Reasoning Model，RL is all your need ！！！

原標題：從字節ReFT到DeepSeek R1，聊聊推理模型Reasoning Model的精巧實現
文章來源：智猩猩GenAI
內容字數：22978字

國產Reasoning Model復現：精巧簡潔的RL方案

本文總結了三篇關于Reasoning Model（推理模型）的優秀工作：字節的ReFT、Kimi的K1.5和DeepSeek的R1，它們的核心方法驚人地一致：在Post-Training階段通過強化學習（RL）來提升模型的推理能力。這展現了國產模型在復現OpenAI等公司成果上的精巧和簡潔。

1. 早期猜想與局限性

文章首先回顧了對OpenAI等公司Reasoning Model早期技術的猜想，主要集中在PRM（過程監督獎勵模型）和MCTS（蒙特卡洛樹搜索）方法。PRM通過分步驟打分來提供更精細的監督信號，MCTS則通過樹搜索來探索解空間。然而，PRM需要定義精細的執行步驟，且對數據質量要求高；MCTS則面臨搜索空間的問題，節點空間定義也十分困難。這些局限性導致實際復現中很少采用這些方法。

2. 三篇核心工作的比較

文章重點介紹了ReFT、K1.5和R1這三篇工作的核心思路。它們都采用了RL，但在具體實現上各有側重：

2.1 ReFT: 簡化PPO的RL方案

ReFT采用PPO算法，但簡化了Reward Model，使用Rule-Base RM（基于規則的獎勵模型）來判斷答案正確性，并通過參數共享來降低Critic Model的計算復雜度。此外，ReFT還對比了兩種Self-Training方法，展現了RL方案的優勢。

2.2 Kimi K1.5: 精細化的RL和采樣策略

Kimi K1.5在預訓練和監督微調后，采用了一種簡化的類Policy Gradient方法進行RL訓練，避免了Critic Model的計算。其Reward Model設計精細，針對不同問題和訓練階段有不同的策略。此外，Kimi還采用了課程采樣和優先采樣策略來提高訓練效率。

2.3 DeepSeek R1: 激進的純RL與多階段優化

DeepSeek R1首先進行了激進的純RL實驗（R1-Zero），但模型存在可讀性差等問題。因此，R1在R1-Zero基礎上，進行了多階段優化，包括SFT、RL、增強SFT和增強RL，最終提升了模型的通用性和推理能力。DeepSeek也使用了Rule-Based Reward Model，并增加了語言一致性獎勵。

3. 總結

文章總結指出，這三篇工作都通過RL在Post-Training階段有效提升了模型的推理能力，展現了國產模型在Reasoning Model復現上的成就。其方法精巧簡潔，通過清晰的目標設定和對RL的巧妙運用，實現了對復雜問題推理能力的有效提升。最終，文章以“Reasoning Model，RL is all you need”來概括其核心思想。

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作者簡介：智猩猩旗下賬號，專注于生成式人工智能，主要分享技術文章、論文成果與產品信息。