强化学习与大模型后训练：DeepSeek R1 如何获得推理能力？

DeepSeek 正在通过其开源模型 DeepSeek-R1 革新 AI 产业，尽管资源有限，却能媲美 OpenAI 的能力。通过让前沿大模型更广泛地开放，DeepSeek 推动了全球的创新与合作。

原标题：强化学习与大模型后训练：DeepSeek R1 如何获得推理能力？
文章来源：智猩猩GenAI
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DeepSeek R1：基于强化学习的后训练技术详解

本文深入探讨了DeepSeek及其开源推理模型DeepSeek-R1背后的关键强化学习(RL)后训练技术，该技术显著提升了大语言模型(LLM)的推理能力和对齐性，使其在实际应用中更加高效且易用。文章还对比了OpenAI的o系列模型的后训练方法。

1. 引言：DeepSeek的开源革新

中国AI初创公司DeepSeek通过其开源模型DeepSeek-R1，革新了AI产业，挑战了“先进AI研发必须依赖海量资金和计算资源”的传统观念。DeepSeek R1在计算资源远少于OpenAI的o1模型的情况下，性能却能与之媲美，这极大地推动了全球AI创新与合作。

2. 后训练增强LLM推理与对齐能力

与通用LLM相比，推理LLM需要更强的推理、规划、对齐和鲁棒性。DeepSeek R1等模型利用先进的预训练技术提供强大的基线模型，并通过强化学习后训练提升推理能力，例如使用链式思维(CoT)推理。

3. 数据准备与生成

高质量的数据集对后训练至关重要。DeepSeek R1使用人工策划的数据集，以及通过生成模型和拒绝采样(SR)方法生成的合成数据，其中包含了长链CoT推理轨迹，并通过蒸馏技术优化数据质量。

4. 强化学习与推理型LLM后训练

后训练的核心是强化学习(RL)，包括监督微调(SFT)和策略模型的RL训练。RL方法，如PPO、GRPO和DPO，通过奖励模型引导模型学习，优化推理能力和对齐性。DeepSeek R1使用三种主要类型的奖励：准确性奖励、格式奖励和语言一致性奖励。

5. DeepSeek R1的后训练流程

DeepSeek R1的后训练包含三个RL迭代阶段：首先是无SFT的R1-Zero阶段，利用GRPO算法进行训练；然后是基于SFT V3模型的推理导向RL训练；最后是利用拒绝采样引入通用能力，并进行最终RL训练，以增强模型的有用性、无害性和推理能力。

6. OpenAI o系列模型的后训练

OpenAI的o系列模型也使用了后训练方法，通过SFT和RL阶段，结合审慎对齐方法，直接集成安全相关的模型规范，并训练模型在推理过程中仔细考虑这些规范，从而提升模型的安全性和对齐性。

7. RL扩展法则与LLM推理能力的涌现

DeepSeek R1-Zero的训练展现了RL扩展法则，即随着RL训练时间的增加，模型性能稳步提升，并自发涌现出复杂的推理行为，如反思和探索替代方案。

8. 讨论与结论

DeepSeek R1及其方法挑战了传统AI研发模式，证明了高效的推理能力可以通过后训练和RL技术实现，降低了AI技术的门槛，并推动了开源AI社区的发展。DeepSeek R1的开源策略虽然带来了挑战，但也为AI技术的化和全球AI合作做出了重要贡献。

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