萬字長文詳解DeepSeek-R1模型工作原理

如何通過大規(guī)模強(qiáng)化學(xué)習(xí)提升模型推理能力？

原標(biāo)題：萬字長文詳解DeepSeek-R1模型工作原理
文章來源：人工智能學(xué)家
內(nèi)容字?jǐn)?shù)：21072字

DeepSeek-R1：超越ChatGPT的推理模型

本文解讀了沙丘智庫對DeepSeek發(fā)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(qū)應(yīng)用商店免費(fèi)APP下載排行榜上均排名第一，并導(dǎo)致英偉達(dá)單日市值蒸發(fā)近6000億美元。其核心是DeepSeek-R1-Zero，一個通過大規(guī)模強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RL)訓(xùn)練的模型，在初始階段不依賴監(jiān)督微調(diào)(SFT)，就展現(xiàn)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(xù)改進(jìn)的DeepSeek-R1，通過加入多階段訓(xùn)練流程和冷啟動數(shù)據(jù)，在推理任務(wù)中的性能已達(dá)到與OpenAI-o1-1217相當(dāng)?shù)乃健?/p>

2. DeepSeek-R1的獨(dú)特之處

與OpenAI的大模型不同，DeepSeek R1模型的開發(fā)過程完全公開，并發(fā)布了技術(shù)論文，這使得全球研究人員能夠更深入地理解和復(fù)現(xiàn)該模型，促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步和應(yīng)用。

3. DeepSeek-R1的訓(xùn)練方法

DeepSeek-R1的訓(xùn)練過程包含多個階段：

1. DeepSeek-R1-Zero：純強(qiáng)化學(xué)習(xí)階段：直接在基礎(chǔ)模型上應(yīng)用強(qiáng)化學(xué)習(xí)，不依賴SFT。模型通過鏈?zhǔn)酵评碜灾鲗W(xué)習(xí)，展現(xiàn)出自我驗(yàn)證、反思等能力。
2. DeepSeek-R1：冷啟動與強(qiáng)化學(xué)習(xí)：為了解決DeepSeek-R1-Zero的問題，DeepSeek-R1在強(qiáng)化學(xué)習(xí)前加入了少量冷啟動數(shù)據(jù)（長推理鏈樣本）進(jìn)行微調(diào)。此后，進(jìn)行兩階段強(qiáng)化學(xué)習(xí)：第一階段提升推理能力，第二階段結(jié)合獎勵模型和多樣化數(shù)據(jù)，提升模型有用性和無害性。
3. 蒸餾：能力轉(zhuǎn)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(yōu)于直接在小模型上應(yīng)用強(qiáng)化學(xué)習(xí)的結(jié)果。

4. DeepSeek-R1的性能評估

DeepSeek-R1在多個基準(zhǔn)測試中表現(xiàn)出色，在AIME 2024基準(zhǔn)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(dāng)；在編程任務(wù)中達(dá)到專家級水平；在知識類任務(wù)中也表現(xiàn)優(yōu)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(jì)劃在通用能力提升、語言混雜問題解決、提示工程優(yōu)化以及軟件工程任務(wù)效率提升等方面進(jìn)一步改進(jìn)DeepSeek-R1。

6. 總結(jié)

DeepSeek-R1的成功，在于其巧妙地結(jié)合了大規(guī)模強(qiáng)化學(xué)習(xí)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(shù)發(fā)展做出了重要貢獻(xiàn)。

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