DeepSeek-R1 论文带来的 LLM 全新思维

DeepSeek-R1的训练方法为LLM的训练带来了新变革。

原标题：DeepSeek-R1 论文带来的 LLM 全新思维
文章来源：智猩猩GenAI
内容字数：5077字

DeepSeek-R1: 颠覆LLM训练的新思路

本文总结了知乎文章中关于DeepSeek-R1论文的解读，该论文提出了一种利用强化学习 (RL) 来训练大型语言模型 (LLM) 的新方法，显著减少了对监督微调 (SFT) 的依赖，并实现了推理时间伸缩 (Inference Time Scaling)。

1. RL与推理时间伸缩的融合

DeepSeek-R1的核心创新在于将RL作为核心训练方法，而非简单的补充。通过精心设计的奖励模型和训练流程，模型能够自主学习长链推理和自我反思能力，这些能力并非通过人工标注数据强行灌输，而是在RL训练过程中自然涌现。这使得推理时间伸缩不再是的过程，而是RL训练的自然结果。模型根据问题的难度自动调整推理深度和广度，直接实现Inference Time Scaling，这暗示着达到“o1能力”可能比我们预想的更容易。

2. 简单有效的规则奖励模型

DeepSeek-R1采用基于规则的奖励模型，而非复杂的神经网络。这种方法避免了神经网络奖励模型容易出现的“奖励作弊”问题，并且训练效率高、资源消耗低。规则的明确性和可解释性也方便了调整和优化评估标准。

3. SFT的巧妙运用

DeepSeek-R1的训练分为两个阶段：第一阶段先用少量高质量数据进行SFT，为模型建立基本的推理能力；然后进行第一轮reasoning-focused RL，提升模型在特定任务上的推理能力。第二阶段则利用第一阶段训练好的模型生成新的SFT数据，解决模型输出的可读性和语言融合问题，并进一步丰富推理模式，再进行第二轮RL，提升模型的帮助性和无害性。SFT在这里扮演“基础训练”的角色，为后续RL训练奠定基础，而非每个RL步骤都需重复进行。

4. 动态生成和混合数据

在RL训练接近收敛时，DeepSeek-R1利用当前模型生成高质量数据，并与原始监督数据混合，增加数据多样性，让模型学习自身生成的高质量例子。

5. 对LLM训练的新认识

DeepSeek-R1的成果颠覆了以往对LLM训练的认知：

1. RL与推理能力的关系：合适的RL设置能够让模型自主学习推理和反思，减少对大量人工标注数据的依赖。
2. 数据质量与数据动态性：数据质量和动态性可能比数据量更重要。动态生成和筛选高质量数据能以较少的数据量取得良好效果。
3. 模型的自我进化能力：模型在训练过程中能够自主学习更长的推理过程和自我反思能力，展现出巨大的潜力。

6. 规则奖励模型的具体设计

规则奖励模型通过一套评分标准对模型输出进行评估，包括准确性、格式规范性、推理过程合理性等方面。通过优化不同规则的权重，可以更好地平衡不同规则之间的奖励，提高模型性能。具体的规则包括准确性奖励（例如，在数学问题中验证答案正确性）和格式奖励（例如，规范模型输出的格式，例如使用<think>和<answer>标签）。

7. 总结

DeepSeek-R1的训练方法为LLM训练带来了新的变革，通过巧妙地结合RL、规则奖励模型和动态数据生成，显著提高了训练效率，降低了对资源的依赖，为LLM训练提供了新的思路和方法，并可能大幅降低训练成本，让更多人参与模型训练。

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