万字长文详解DeepSeek-R1模型工作原理

如何通过大规模强化学习提升模型推理能力？

原标题：万字长文详解DeepSeek-R1模型工作原理
文章来源：人工智能学家
内容字数：21072字

DeepSeek-R1：超越ChatGPT的推理模型

本文解读了沙丘智库对DeepSeek发布的论文《DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning》的深度分析，该论文介绍了DeepSeek-R1模型，一个在推理能力上超越OpenAI ChatGPT的语言模型。

1. DeepSeek-R1的突破性成果

DeepSeek-R1在苹果美国和中国区应用商店免费APP下载排行榜上均排名第一，并导致英伟达单日市值蒸发近6000亿美元。其核心是DeepSeek-R1-Zero，一个通过大规模强化学习(RL)训练的模型，在初始阶段不依赖监督微调(SFT)，就展现出卓越的推理能力。虽然DeepSeek-R1-Zero存在可读性差和语言混杂等问题，但后续改进的DeepSeek-R1，通过加入多阶段训练流程和冷启动数据，在推理任务中的性能已达到与OpenAI-o1-1217相当的水平。

2. DeepSeek-R1的独特之处

与OpenAI的大模型不同，DeepSeek R1模型的开发过程完全公开，并发布了技术论文，这使得全球研究人员能够更深入地理解和复现该模型，促进技术进步和应用。

3. DeepSeek-R1的训练方法

DeepSeek-R1的训练过程包含多个阶段：

1. DeepSeek-R1-Zero：纯强化学习阶段：直接在基础模型上应用强化学习，不依赖SFT。模型通过链式推理自主学习，展现出自我验证、反思等能力。
2. DeepSeek-R1：冷启动与强化学习：为了解决DeepSeek-R1-Zero的问题，DeepSeek-R1在强化学习前加入了少量冷启动数据（长推理链样本）进行微调。此后，进行两阶段强化学习：第一阶段提升推理能力，第二阶段结合奖励模型和多样化数据，提升模型有用性和无害性。
3. 蒸馏：能力转移到小型模型：DeepSeek证明了可以将DeepSeek-R1的能力蒸馏到小型密集模型中，使小型模型性能优于直接在小模型上应用强化学习的结果。

4. DeepSeek-R1的性能评估

DeepSeek-R1在多个基准测试中表现出色，在AIME 2024基准测试中pass@1得分略高于OpenAI-o1-1217；在MATH-500测试中与OpenAI-o1-1217相当；在编程任务中达到专家级水平；在知识类任务中也表现优异。蒸馏后的小型模型也取得了显著成果，例如DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B在AIME 2024上取得了55.5%的成绩。

5. 未来工作

DeepSeek计划在通用能力提升、语言混杂问题解决、提示工程优化以及软件工程任务效率提升等方面进一步改进DeepSeek-R1。

6. 总结

DeepSeek-R1的成功，在于其巧妙地结合了大规模强化学习和开放式研究方法，为大语言模型的推理能力提升提供了新的思路，也为推动AI技术发展做出了重要贡献。

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