強(qiáng)化學(xué)習(xí)與大模型后訓(xùn)練：DeepSeek R1 如何獲得推理能力？

DeepSeek 正在通過(guò)其開(kāi)源模型 DeepSeek-R1 革新 AI 產(chǎn)業(yè)，盡管資源有限，卻能媲美 OpenAI 的能力。通過(guò)讓前沿大模型更廣泛地開(kāi)放，DeepSeek 推動(dòng)了全球的創(chuàng)新與合作。

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DeepSeek R1：基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的后訓(xùn)練技術(shù)詳解

本文深入探討了DeepSeek及其開(kāi)源推理模型DeepSeek-R1背后的關(guān)鍵強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RL)后訓(xùn)練技術(shù)，該技術(shù)顯著提升了大語(yǔ)言模型(LLM)的推理能力和對(duì)齊性，使其在實(shí)際應(yīng)用中更加高效且易用。文章還對(duì)比了OpenAI的o系列模型的后訓(xùn)練方法。

1. 引言：DeepSeek的開(kāi)源革新

中國(guó)AI初創(chuàng)公司DeepSeek通過(guò)其開(kāi)源模型DeepSeek-R1，革新了AI產(chǎn)業(yè)，挑戰(zhàn)了“先進(jìn)AI研發(fā)必須依賴(lài)海量資金和計(jì)算資源”的傳統(tǒng)觀念。DeepSeek R1在計(jì)算資源遠(yuǎn)少于OpenAI的o1模型的情況下，性能卻能與之媲美，這極大地推動(dòng)了全球AI創(chuàng)新與合作。

2. 后訓(xùn)練增強(qiáng)LLM推理與對(duì)齊能力

與通用LLM相比，推理LLM需要更強(qiáng)的推理、規(guī)劃、對(duì)齊和魯棒性。DeepSeek R1等模型利用先進(jìn)的預(yù)訓(xùn)練技術(shù)提供強(qiáng)大的基線模型，并通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)后訓(xùn)練提升推理能力，例如使用鏈?zhǔn)剿季S(CoT)推理。

3. 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與生成

高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集對(duì)后訓(xùn)練至關(guān)重要。DeepSeek R1使用人工策劃的數(shù)據(jù)集，以及通過(guò)生成模型和拒絕采樣(SR)方法生成的合成數(shù)據(jù)，其中包含了長(zhǎng)鏈CoT推理軌跡，并通過(guò)蒸餾技術(shù)優(yōu)化數(shù)據(jù)質(zhì)量。

4. 強(qiáng)化學(xué)習(xí)與推理型LLM后訓(xùn)練

后訓(xùn)練的核心是強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RL)，包括監(jiān)督微調(diào)(SFT)和策略模型的RL訓(xùn)練。RL方法，如PPO、GRPO和DPO，通過(guò)獎(jiǎng)勵(lì)模型引導(dǎo)模型學(xué)習(xí)，優(yōu)化推理能力和對(duì)齊性。DeepSeek R1使用三種主要類(lèi)型的獎(jiǎng)勵(lì)：準(zhǔn)確性獎(jiǎng)勵(lì)、格式獎(jiǎng)勵(lì)和語(yǔ)言一致性獎(jiǎng)勵(lì)。

5. DeepSeek R1的后訓(xùn)練流程

DeepSeek R1的后訓(xùn)練包含三個(gè)RL迭代階段：首先是無(wú)SFT的R1-Zero階段，利用GRPO算法進(jìn)行訓(xùn)練；然后是基于SFT V3模型的推理導(dǎo)向RL訓(xùn)練；最后是利用拒絕采樣引入通用能力，并進(jìn)行最終RL訓(xùn)練，以增強(qiáng)模型的有用性、無(wú)害性和推理能力。

6. OpenAI o系列模型的后訓(xùn)練

OpenAI的o系列模型也使用了后訓(xùn)練方法，通過(guò)SFT和RL階段，結(jié)合審慎對(duì)齊方法，直接集成安全相關(guān)的模型規(guī)范，并訓(xùn)練模型在推理過(guò)程中仔細(xì)考慮這些規(guī)范，從而提升模型的安全性和對(duì)齊性。

7. RL擴(kuò)展法則與LLM推理能力的涌現(xiàn)

DeepSeek R1-Zero的訓(xùn)練展現(xiàn)了RL擴(kuò)展法則，即隨著RL訓(xùn)練時(shí)間的增加，模型性能穩(wěn)步提升，并自發(fā)涌現(xiàn)出復(fù)雜的推理行為，如反思和探索替代方案。

8. 討論與結(jié)論

DeepSeek R1及其方法挑戰(zhàn)了傳統(tǒng)AI研發(fā)模式，證明了高效的推理能力可以通過(guò)后訓(xùn)練和RL技術(shù)實(shí)現(xiàn)，降低了AI技術(shù)的門(mén)檻，并推動(dòng)了開(kāi)源AI社區(qū)的發(fā)展。DeepSeek R1的開(kāi)源策略雖然帶來(lái)了挑戰(zhàn)，但也為AI技術(shù)的化和全球AI合作做出了重要貢獻(xiàn)。

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作者簡(jiǎn)介：智猩猩旗下賬號(hào)，專(zhuān)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。