AK 最新视频盛赞 DeepSeek：R1 正在发现人类思考的逻辑并进行复现

如果只是模仿人类玩家，AI 是无法超越人类的，但纯 RL 算法却能突破人类限制。

原标题：AK 最新视频盛赞 DeepSeek：R1 正在发现人类思考的逻辑并进行复现
文章来源：特工宇宙
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大型语言模型的进化与未来：强化学习的崛起与挑战

近年来，大型语言模型（LLM）取得了令人瞩目的进展，从最初的GPT-2到如今风靡全球的ChatGPT，其能力不断提升。最近，DeepSeek-R1的出现更是引发了业内广泛关注，它在性能方面与OpenAI的模型不相上下，并推动了强化学习（RL）技术的发展。本文将基于Andrej Karpathy教授时长3小时的YouTube视频讲解，深入探讨LLM的进化历程、强化学习的应用以及未来发展趋势。

LLM训练的三阶段与强化学习的早期发展

大型语言模型的训练过程可以分为三个阶段：预训练、监督微调和强化学习训练。前两个阶段已经相对成熟，而强化学习训练仍处于起步阶段，尚未成为行业标准。虽然强化学习的理念简单易懂——通过试错学习来提升模型能力，但其具体操作却涉及大量的数学细节，需要精心设计参数和策略。许多LLM公司都在内部尝试强化学习微调，但DeepSeek-R1的出现，首次公开讨论了强化学习微调在大语言模型中的应用，并提供了可复现的细节，重新激发了公众对RL训练LLM的兴趣。

DeepSeek-R1：强化学习的成功案例

DeepSeek-R1论文展示了强化学习在提升模型推理能力方面的显著效果。在解决数学问题时，DeepSeek-R1的准确率随着训练步骤的增加而持续攀升。更令人惊叹的是，模型在优化的后期，开始自行探索并运用类似人类思维链（CoT）的策略，通过更长的推理过程来获得更高的准确性。这表明模型正在学习人类的认知策略，例如从不同角度尝试、回溯和重新构建等，这是一种只有在强化学习过程中才能观察到的现象。

虽然OpenAI的模型也应用了RL技术，但它们主要仍是监督微调模型，并隐藏了模型的完整推理过程，以避免所谓的“蒸馏风险”。但从模型能力来看，OpenAI的模型与DeepSeek-R1不相上下，两者都能生成解决方案，只是展现方式不同。

强化学习的独特优势：超越人类经验

强化学习的强大之处在于，它能够超越人类经验的限制，发现人类从未想到过的策略。以AlphaGo为例，它通过自我对弈和强化学习，不仅超越了人类顶尖棋手，还发明了一些人类棋手从未尝试过的创新走法。这种能力也为LLM的发展提供了宝贵的启示。

RLHF：优势与挑战并存

从人类反馈中进行强化学习（RLHF）是提升模型性能的一种有效方式，它降低了数据标注的难度，无需人类直接进行创意写作，只需要对模型生成的选项进行排序即可。然而，RLHF也存在一些缺点，例如基于人类模拟器的强化学习可能会产生误导，并且强化学习模型容易“”系统，做出错误的决定。

LLM能力框架：“瑞士奶酪”模型

作者提出了一个名为“瑞士奶酪”的LLM能力框架，指出LLM在许多领域表现出色，但在某些特定情况下会随机失败。这提醒我们，不要完全依赖LLM，而应将其视为工具，并对结果进行检查和验证。

LLM的未来发展趋势

未来，LLM将朝着多模态方向发展，能够同时处理文本、音频和图像等多种数据类型。更重要的是，我们将看到能够执行长期任务的“智能体”的出现，人类将成为这些智能体任务的监督者。

总而言之，强化学习的崛起为LLM的发展带来了新的机遇和挑战。随着技术的不断进步，我们有理由相信，LLM将在未来扮演越来越重要的角色，并深刻地改变我们的生活和工作方式。

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作者简介：Agent Universe，专注于智能体的AI科技媒体。