Sebastian Raschka：关于DeepSeek R1和推理模型，我有几点看法

构建和优化推理模型的方法和策略。

原标题：Sebastian Raschka：关于DeepSeek R1和推理模型，我有几点看法
文章来源：机器之心
内容字数：17087字

著名AI研究者Sebastian Raschka详解LLM推理模型构建方法

本文总结了Sebastian Raschka在其博客中关于构建LLM推理模型的见解，主要内容基于DeepSeek技术报告。文章阐述了如何定义推理模型、何时使用推理模型，并详细介绍了四种构建和改进推理模型的主要方法。

1. 何为推理模型？何时使用？

文章将“推理”定义为回答需要复杂、多步骤生成和中间步骤的问题的过程。推理模型擅长解决复杂任务，例如谜题、高级数学和编程难题，但对于简单任务则效率低下且成本高昂。选择使用推理模型的关键在于任务的复杂度。

2. DeepSeek R1训练流程概述

文章简要介绍了DeepSeek R1的训练流程，该流程包含三个模型：DeepSeek-R1-Zero（纯RL训练）、DeepSeek-R1（SFT+RL训练）和DeepSeek-R1-Distill（蒸馏模型）。DeepSeek R1的训练过程可以作为构建推理模型的蓝图。

3. 构建和改进推理模型的四种方法

1. 推理时间扩展：通过增加计算资源或使用CoT提示等方法，鼓励LLM在生成答案时更多地“思考”。
2. 纯强化学习(RL)：DeepSeek-R1-Zero证明了仅使用RL训练，无需SFT阶段，也能使LLM发展出推理能力。
3. 监督微调+强化学习(SFT+RL)：DeepSeek-R1采用这种方法，结合SFT和RL，显著提升了推理性能。这是目前构建高性能推理模型的主要方法。
4. 纯监督微调(SFT)和蒸馏：通过在大型LLM生成的SFT数据上微调较小的LLM，可以创建更高效的推理模型。DeepSeek R1-Distill就是这种方法的示例。

4. 对DeepSeek R1及其他模型的思考

文章比较了DeepSeek R1和OpenAI o1，认为两者性能相当，但DeepSeek R1在推理时间上更高效。文章还讨论了开发DeepSeek R1的成本以及在有限预算下开发推理模型的方法，例如模型蒸馏和纯RL方法（如TinyZero）。

5. 低成本推理模型开发的探索

文章介绍了Sky-T1和TinyZero两个项目，它们分别通过低成本的SFT和纯RL方法，展示了在有限预算下开发具有竞争力的推理模型的可能性。 “旅程学习”方法也被提及，它通过在SFT数据中包含错误的解决方案路径，来增强模型的自我修正能力。

总而言之，文章全面地探讨了LLM推理模型的构建方法，并提供了多种策略选择，为研究者和工程师提供了有价值的参考。

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