Sebastian Raschka：關于DeepSeek R1和推理模型，我有幾點看法

構建和優化推理模型的方法和策略。

原標題：Sebastian Raschka：關于DeepSeek R1和推理模型，我有幾點看法
文章來源：機器之心
內容字數：17087字

著名AI研究者Sebastian Raschka詳解LLM推理模型構建方法

本文總結了Sebastian Raschka在其博客中關于構建LLM推理模型的見解，主要內容基于DeepSeek技術報告。文章闡述了如何定義推理模型、何時使用推理模型，并詳細介紹了四種構建和改進推理模型的主要方法。

1. 何為推理模型？何時使用？

文章將“推理”定義為回答需要復雜、多步驟生成和中間步驟的問題的過程。推理模型擅長解決復雜任務，例如謎題、高級數學和編程難題，但對于簡單任務則效率低下且成本高昂。選擇使用推理模型的關鍵在于任務的復雜度。

2. DeepSeek R1訓練流程概述

文章簡要介紹了DeepSeek R1的訓練流程，該流程包含三個模型：DeepSeek-R1-Zero（純RL訓練）、DeepSeek-R1（SFT+RL訓練）和DeepSeek-R1-Distill（蒸餾模型）。DeepSeek R1的訓練過程可以作為構建推理模型的藍圖。

3. 構建和改進推理模型的四種方法

1. 推理時間擴展：通過增加計算資源或使用CoT提示等方法，鼓勵LLM在生成答案時更多地“思考”。
2. 純強化學習(RL)：DeepSeek-R1-Zero證明了僅使用RL訓練，無需SFT階段，也能使LLM發展出推理能力。
3. 監督微調+強化學習(SFT+RL)：DeepSeek-R1采用這種方法，結合SFT和RL，顯著提升了推理性能。這是目前構建高性能推理模型的主要方法。
4. 純監督微調(SFT)和蒸餾：通過在大型LLM生成的SFT數據上微調較小的LLM，可以創建更高效的推理模型。DeepSeek R1-Distill就是這種方法的示例。

4. 對DeepSeek R1及其他模型的思考

文章比較了DeepSeek R1和OpenAI o1，認為兩者性能相當，但DeepSeek R1在推理時間上更高效。文章還討論了開發DeepSeek R1的成本以及在有限預算下開發推理模型的方法，例如模型蒸餾和純RL方法（如TinyZero）。

5. 低成本推理模型開發的探索

文章介紹了Sky-T1和TinyZero兩個項目，它們分別通過低成本的SFT和純RL方法，展示了在有限預算下開發具有競爭力的推理模型的可能性。 “旅程學習”方法也被提及，它通過在SFT數據中包含錯誤的解決方案路徑，來增強模型的自我修正能力。

總而言之，文章全面地探討了LLM推理模型的構建方法，并提供了多種策略選擇，為研究者和工程師提供了有價值的參考。

聯系作者

文章來源：機器之心
作者微信：
作者簡介：專業的人工智能媒體和產業服務平臺