一文理解推理大模型-Understanding Reasoning LLMs

一文帶你理解現(xiàn)在推理大模型，以及DeepSeek R1的技術(shù)實(shí)現(xiàn)

原標(biāo)題：一文理解推理大模型-Understanding Reasoning LLMs
文章來源：智猩猩GenAI
內(nèi)容字?jǐn)?shù)：9850字

理解推理大型語(yǔ)言模型

本文概述了Sebastian Raschka關(guān)于理解推理大型語(yǔ)言模型（LLMs）的博客文章。文章探討了推理模型的定義、優(yōu)缺點(diǎn)，以及構(gòu)建和改進(jìn)它們的四種主要方法。文章還介紹了DeepSeek R1的訓(xùn)練方法，并分享了在低成本下訓(xùn)練推理模型的技巧。

1. 何謂“推理模型”？

文章首先澄清了“推理模型”這一模糊概念。作者將其定義為能夠回答需要復(fù)雜、多步驟生成并包含中間步驟的問題的模型。例如，“如果一列火車以每小時(shí)60英里的速度行駛3小時(shí)，它能走多遠(yuǎn)？”就需要推理能力。與之相對(duì)，“法國(guó)的首都是哪里？”則只需事實(shí)檢索。

大多數(shù)LLMs都具備基本的推理能力，但“推理模型”通常指在更復(fù)雜的推理任務(wù)（如解決謎題、謎語(yǔ)和數(shù)學(xué)證明）中表現(xiàn)出色的LLMs。這些模型通常會(huì)在回答中顯示其“思考”過程，這可以通過明確包含在回復(fù)中或通過多個(gè)內(nèi)部迭代實(shí)現(xiàn)。

2. 何時(shí)使用推理模型？

推理模型擅長(zhǎng)解決復(fù)雜任務(wù)，例如解決謎題、高級(jí)數(shù)學(xué)問題和具有挑戰(zhàn)性的編程任務(wù)。然而，對(duì)于簡(jiǎn)單的任務(wù)（如摘要、翻譯或基于知識(shí)的問題回答），使用推理模型則效率低下且成本高昂。文章強(qiáng)調(diào)需要根據(jù)任務(wù)選擇合適的工具或LLM。

3. DeepSeek 訓(xùn)練流程概述

文章概述了DeepSeek發(fā)布的三個(gè)不同模型變體：DeepSeek-R1-Zero、DeepSeek-R1和DeepSeek-R1-Distill。DeepSeek-R1-Zero采用純強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）訓(xùn)練，無(wú)需監(jiān)督微調(diào)（SFT）；DeepSeek-R1則在DeepSeek-V3基礎(chǔ)上，先進(jìn)行SFT，再進(jìn)行RL訓(xùn)練；DeepSeek-R1-Distill則通過蒸餾技術(shù)，在SFT數(shù)據(jù)上微調(diào)Qwen和Llama模型。

4. 四種構(gòu)建和改進(jìn)推理模型的方法

文章總結(jié)了四種增強(qiáng)LLMs推理能力的關(guān)鍵技術(shù)：

1. 推理時(shí)間擴(kuò)展：在推理時(shí)增加計(jì)算資源以提高輸出質(zhì)量，例如使用思維鏈（CoT）提示或投票和搜索策略。
2. 純強(qiáng)化學(xué)習(xí)：DeepSeek R1-Zero證明了僅使用RL即可訓(xùn)練出具備推理能力的模型，其獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制包括準(zhǔn)確性和格式獎(jiǎng)勵(lì)。
3. 監(jiān)督微調(diào)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)：這是目前構(gòu)建高性能推理模型的主要方法，DeepSeek R1即采用了這種方法。
4. 純監(jiān)督微調(diào)（SFT）和蒸餾：通過在大型LLMs生成的SFT數(shù)據(jù)集上微調(diào)較小的LLMs，可以創(chuàng)建更高效、成本更低的模型。

5. 對(duì)DeepSeek R1的思考

文章認(rèn)為DeepSeek R1是一個(gè)了不起的工作，其開源和高效性使其成為OpenAI的o1的一個(gè)有趣替代品。但直接比較兩者存在難度，因?yàn)镺penAI沒有公開o1的許多細(xì)節(jié)。

6. 在小成本下訓(xùn)練推理模型

文章指出，訓(xùn)練DeepSeek R1級(jí)別的模型成本高昂，但模型蒸餾提供了一種更具成本效益的替代方案。文章還介紹了Sky-T1和TinyZero兩個(gè)項(xiàng)目，分別展示了在低成本下通過SFT和純RL訓(xùn)練推理模型的可行性。

7. 總結(jié)

文章總結(jié)了當(dāng)前推理模型領(lǐng)域的前沿技術(shù)，并展望了未來發(fā)展方向，例如“旅程學(xué)習(xí)”方法，該方法通過讓模型學(xué)習(xí)錯(cuò)誤的解決路徑來提高模型的推理能力和魯棒性。

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作者簡(jiǎn)介：智猩猩旗下賬號(hào)，專注于生成式人工智能，主要分享技術(shù)文章、論文成果與產(chǎn)品信息。