從o1-mini到DeepSeek-R1，萬(wàn)字長(zhǎng)文帶你讀懂推理模型的歷史與技術(shù)

理解推理模型以及它們與標(biāo)準(zhǔn) LLM 的關(guān)系。

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文章來(lái)源：機(jī)器之心
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推理模型時(shí)代：從o1-mini到DeepSeek-R1及未來(lái)

本文概述了近年來(lái)推理模型的快速發(fā)展，從OpenAI的o1-mini到DeepSeek-R1，以及該領(lǐng)域出現(xiàn)的關(guān)鍵趨勢(shì)和未來(lái)挑戰(zhàn)。

1. 早期推理模型：o1和o1-mini

OpenAI的o1系列模型（包括o1-preview和o1-mini）標(biāo)志著推理模型時(shí)代的開(kāi)始。它們的主要特點(diǎn)是通過(guò)生成“長(zhǎng)思維鏈”（有時(shí)稱為推理軌跡）來(lái)解決問(wèn)題，這與標(biāo)準(zhǔn)LLM直接生成答案的方式截然不同。長(zhǎng)思維鏈允許模型分解問(wèn)題、檢測(cè)錯(cuò)誤并探索替代方案，顯著提升了LLM在數(shù)學(xué)和編程等可驗(yàn)證任務(wù)上的推理能力。o1-mini雖然比o1更小、更快、成本更低，但在編程任務(wù)上表現(xiàn)依然出色。

2. 當(dāng)前最佳推理模型：o3和o3-mini

OpenAI的o3模型在多個(gè)基準(zhǔn)測(cè)試中取得了令人矚目的成績(jī)，甚至在ARC-AGI基準(zhǔn)測(cè)試中超過(guò)了人類水平。雖然完整的o3模型尚未公開(kāi)發(fā)布，但其更小、更高效的版本o3-mini已經(jīng)問(wèn)世，并展現(xiàn)了與o1相當(dāng)甚至更優(yōu)的性能，同時(shí)具備更強(qiáng)的世界知識(shí)和效率。

3. 其他模型提供商

除了OpenAI，谷歌的Gemini 2.0 Flash Thinking和xAI的Grok-3也加入了推理模型的競(jìng)爭(zhēng)，展現(xiàn)了該領(lǐng)域蓬勃發(fā)展的態(tài)勢(shì)。Grok-3在某些基準(zhǔn)測(cè)試中甚至超過(guò)了o3-mini。

4. 推理模型的基準(zhǔn)

傳統(tǒng)的基準(zhǔn)測(cè)試（如GSM8K）已不足以評(píng)估最新的推理模型，新的基準(zhǔn)如AIME 2024和GPQA被提出，這些基準(zhǔn)包含更復(fù)雜、更具挑戰(zhàn)性的問(wèn)題，涵蓋了數(shù)學(xué)、科學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域。

5. 推理模型的基礎(chǔ)

推理模型的訓(xùn)練通常涉及兩個(gè)關(guān)鍵組件：基于可驗(yàn)證獎(jiǎng)勵(lì)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)和推理時(shí)間擴(kuò)展（通過(guò)生成更長(zhǎng)的思維鏈或多個(gè)輸出）?？沈?yàn)證獎(jiǎng)勵(lì)可以來(lái)自精確的字符串匹配（如數(shù)學(xué)問(wèn)題）或測(cè)試用例（如編程問(wèn)題），而強(qiáng)化學(xué)習(xí)則根據(jù)這些獎(jiǎng)勵(lì)來(lái)優(yōu)化模型的推理策略。

6. 開(kāi)放式推理模型：DeepSeek-R1

DeepSeek-R1是一個(gè)具有里程碑意義的開(kāi)放式推理模型，它提供了完整的訓(xùn)練細(xì)節(jié)，揭開(kāi)了構(gòu)建強(qiáng)大推理模型的神秘面紗。DeepSeek-R1及其前身DeepSeek-R1-Zero都基于強(qiáng)大的基礎(chǔ)模型DeepSeek-v3，并通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)進(jìn)行訓(xùn)練。DeepSeek-R1-Zero甚至完全放棄了監(jiān)督微調(diào)（SFT），展現(xiàn)了推理能力可以從大規(guī)模強(qiáng)化學(xué)習(xí)中自然涌現(xiàn)的可能性。DeepSeek-R1則結(jié)合了SFT和強(qiáng)化學(xué)習(xí)，在保持強(qiáng)大推理能力的同時(shí)，提升了模型的對(duì)齊程度和可讀性。

7. SFT的必要性

DeepSeek-R1的實(shí)驗(yàn)表明，雖然SFT并非完全必要，但它可以為強(qiáng)化學(xué)習(xí)提供更好的起點(diǎn)，提高訓(xùn)練效率和模型質(zhì)量。對(duì)于推理模型，收集SFT數(shù)據(jù)比標(biāo)準(zhǔn)LLM更困難，因此需要更有效的數(shù)據(jù)收集和利用策略。

8. 蒸餾模型

知識(shí)蒸餾被證明是創(chuàng)建更高效的推理模型的有效方法。通過(guò)將DeepSeek-R1的能力蒸餾到更小的模型中，可以獲得性能與R1相當(dāng)?shù)杀靖偷耐评砟Ｐ汀?/p>

9. 未來(lái)展望

推理模型領(lǐng)域正處于快速發(fā)展階段，新的挑戰(zhàn)和問(wèn)題也隨之而來(lái)，例如如何實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)思維鏈的安全訓(xùn)練、如何平衡通用任務(wù)能力和推理能力，以及如何更高效地托管推理模型等。推理模型的出現(xiàn)將重新定義LLM的研究范式，推動(dòng)人工智能邁向新的高度。

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