DeepSeek核心论文全译本：DeepSeek-R1：通过强化学习提升大语言模型 (LLM) 的推理能力

原标题：DeepSeek核心论文全译本：DeepSeek-R1：通过强化学习提升大语言模型 (LLM) 的推理能力
文章来源：人工智能学家
内容字数：35544字

DeepSeek: 提升大型语言模型推理能力的研究

本文介绍了DeepSeek的研究，旨在通过强化学习(RL)提升大型语言模型(LLM)的推理能力，并将其能力蒸馏到小型模型中。研究的核心在于探索LLM在无监督数据情况下自主发展推理能力的潜力。

1. 研究概述与贡献

1.1 研究目标： 通过纯RL方法提升LLM推理能力，并探索其自我演化过程。

1.2 主要贡献：

1. 后训练大规模强化学习： 直接在基础模型上应用RL，无需监督微调(SFT)作为初始步骤，成功开发DeepSeek-R1-Zero，展现了自我验证、反思等高级推理行为。这是首次公开验证通过纯RL即可激励LLM推理能力。
2. 改进的训练管道： 开发了DeepSeek-R1的训练管道，包含两个RL阶段和两个SFT阶段，旨在发现改进的推理模式并与人类偏好对齐，提升模型性能和可读性。
3. 推理能力蒸馏： 成功将DeepSeek-R1的推理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RL的结果，并开源了基于Qwen和Llama系列的多个蒸馏模型。

1.3 评估结果： DeepSeek-R1在多个基准测试中取得了优异成绩，在部分任务上达到或超过了OpenAI o1系列模型的性能，尤其在数学和编程任务中表现突出。蒸馏后的小型模型也显著超越了现有开源模型。

2. 方法

2.1 DeepSeek-R1-Zero： 基于基础模型DeepSeek-V3-Base，使用GRPO强化学习框架，通过基于规则的奖励系统（准确性奖励和格式奖励）进行训练，展现了显著的性能提升和自我演化过程，出现了“顿悟时刻”。 然而，存在可读性和语言混杂等问题。

2.2 DeepSeek-R1： 在DeepSeek-R1-Zero的基础上，引入了冷启动数据进行微调，并采用多阶段训练管道：冷启动微调、面向推理的强化学习、拒绝采样与监督微调、面向所有场景的强化学习。该方法提升了模型的可读性和性能，在多个基准测试中达到与OpenAI o1-1217相当的水平。

2.3 蒸馏： 将DeepSeek-R1的推理能力蒸馏到Qwen和Llama系列小型密集模型中，取得了优于直接在小模型上应用RL的结果。

3. 实验结果

3.1 DeepSeek-R1评估： DeepSeek-R1在多个基准测试（包括MMLU,MATH-500,AIME 2024,Codeforces等）中表现出色，在部分任务上超过了DeepSeek-V3和其他基线模型。

3.2 蒸馏模型评估： 蒸馏后的小型模型在多个基准测试中表现优异，显著优于现有开源模型，证明了蒸馏技术的有效性。

4. 讨论与未来工作

4.1 蒸馏 vs. 强化学习： 实验结果表明，蒸馏是一个高效且效果显著的方法，而直接在小型模型上应用大规模RL训练成本高且效果可能不如蒸馏。

4.2 失败的尝试： 研究中也尝试了过程奖励模型(PRM)和蒙特卡罗树搜索(MCTS)，但由于难以明确定义细粒度步骤、中间步骤正确性难以判断以及奖励黑客问题等原因，这些方法未能取得理想效果。

4.3 未来工作： 未来研究将关注提升DeepSeek-R1在通用能力、语言混杂问题、提示工程以及软件工程任务方面的性能。

总而言之，DeepSeek研究通过创新性的RL方法和蒸馏技术，显著提升了LLM的推理能力，为构建更强大和高效的LLM提供了新的方向。

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