如何通過大規模強化學習提升模型推理能力？

原標題：萬字長文詳解DeepSeek-R1模型工作原理
文章來源：人工智能學家
內容字數：21072字

DeepSeek-R1：超越ChatGPT的推理模型

本文解讀了沙丘智庫對DeepSeek發布的論文《DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning》的深度分析，該論文介紹了DeepSeek-R1模型，一個在推理能力上超越OpenAI ChatGPT的語言模型。

1. DeepSeek-R1的突破性成果

DeepSeek-R1在蘋果美國和中國區應用商店免費APP下載排行榜上均排名第一，并導致英偉達單日市值蒸發近6000億美元。其核心是DeepSeek-R1-Zero，一個通過大規模強化學習(RL)訓練的模型，在初始階段不依賴監督微調(SFT)，就展現出卓越的推理能力。雖然DeepSeek-R1-Zero存在可讀性差和語言混雜等問題，但后續改進的DeepSeek-R1，通過加入多階段訓練流程和冷啟動數據，在推理任務中的性能已達到與OpenAI-o1-1217相當的水平。

2. DeepSeek-R1的獨特之處

與OpenAI的大模型不同，DeepSeek R1模型的開發過程完全公開，并發布了技術論文，這使得全球研究人員能夠更深入地理解和復現該模型，促進技術進步和應用。

3. DeepSeek-R1的訓練方法

DeepSeek-R1的訓練過程包含多個階段：

1. DeepSeek-R1-Zero：純強化學習階段：直接在基礎模型上應用強化學習，不依賴SFT。模型通過鏈式推理自主學習，展現出自我驗證、反思等能力。
2. DeepSeek-R1：冷啟動與強化學習：為了解決DeepSeek-R1-Zero的問題，DeepSeek-R1在強化學習前加入了少量冷啟動數據（長推理鏈樣本）進行微調。此后，進行兩階段強化學習：第一階段提升推理能力，第二階段結合獎勵模型和多樣化數據，提升模型有用性和無害性。
3. 蒸餾：能力轉移到小型模型：DeepSeek證明了可以將DeepSeek-R1的能力蒸餾到小型密集模型中，使小型模型性能優于直接在小模型上應用強化學習的結果。

4. DeepSeek-R1的性能評估

DeepSeek-R1在多個基準測試中表現出色，在AIME 2024基準測試中pass@1得分略高于OpenAI-o1-1217；在MATH-500測試中與OpenAI-o1-1217相當；在編程任務中達到專家級水平；在知識類任務中也表現優異。蒸餾后的小型模型也取得了顯著成果，例如DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B在AIME 2024上取得了55.5%的成績。

5. 未來工作

DeepSeek計劃在通用能力提升、語言混雜問題解決、提示工程優化以及軟件工程任務效率提升等方面進一步改進DeepSeek-R1。

6. 總結

DeepSeek-R1的成功，在于其巧妙地結合了大規模強化學習和開放式研究方法，為大語言模型的推理能力提升提供了新的思路，也為推動AI技術發展做出了重要貢獻。

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