DeepSeek-AI 發(fā)布 DeepSeek-R1-Zero 和 DeepSeek-R1 原創(chuàng) 精華

發(fā)布于 2025-1-26 09:06

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01、概述

近年來，大型語言模型（LLMs）在自然語言處理領(lǐng)域取得了令人矚目的進(jìn)展。它們?cè)谖谋纠斫狻⑸珊瓦壿嬐评淼热蝿?wù)中表現(xiàn)卓越。然而，面對(duì)復(fù)雜推理任務(wù)時(shí)，這些模型仍然存在諸多挑戰(zhàn)。例如，依賴大規(guī)模監(jiān)督微調(diào)的方式雖然提升了模型性能，但限制了其可擴(kuò)展性和通用性。此外，如何平衡推理的復(fù)雜性、計(jì)算效率和結(jié)果可讀性，依然是研究者們需要攻克的難題。

在這一背景下，DeepSeek-AI團(tuán)隊(duì)帶來了令人耳目一新的解決方案——DeepSeek-R1，以強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）為核心，重塑語言模型的推理能力。

02、打破瓶頸：DeepSeek-R1的兩大版本

DeepSeek-R1項(xiàng)目推出了兩個(gè)獨(dú)立版本，分別針對(duì)推理能力和多階段訓(xùn)練流程進(jìn)行了創(chuàng)新優(yōu)化：

DeepSeek-R1-Zero：該版本完全基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練，未使用任何監(jiān)督數(shù)據(jù)，卻展現(xiàn)出卓越的推理行為，例如處理長鏈?zhǔn)剿季S（Chain-of-Thought, CoT）的能力。
DeepSeek-R1：在Zero的基礎(chǔ)上進(jìn)一步發(fā)展，采用多階段訓(xùn)練流程，不僅保留了強(qiáng)大的推理能力，還解決了語言混雜和可讀性等問題，使模型更加貼近用戶需求。

DeepSeek-AI 發(fā)布 DeepSeek-R1-Zero 和 DeepSeek-R1-AI.x社區(qū)

這兩個(gè)版本均以實(shí)現(xiàn)模型的高可用性和擴(kuò)展性為目標(biāo)，為AI推理能力的提升提供了新思路。

03、技術(shù)創(chuàng)新：讓推理更強(qiáng)大、更高效

1）基于推理任務(wù)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)

DeepSeek-R1-Zero通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法，在沒有監(jiān)督數(shù)據(jù)的情況下優(yōu)化模型性能。其核心技術(shù)是Group Relative Policy Optimization（GRPO），這種方法評(píng)估多個(gè)輸出并進(jìn)行優(yōu)化，使模型在多項(xiàng)基準(zhǔn)測(cè)試中表現(xiàn)優(yōu)異。例如，在AIME 2024測(cè)試中，其pass@1得分從15.6%提升至71.0%。

2）多階段訓(xùn)練流程

DeepSeek-R1采用了一種獨(dú)特的訓(xùn)練方法：

先利用數(shù)千個(gè)精心設(shè)計(jì)的鏈?zhǔn)剿季S（CoT）樣本對(duì)基礎(chǔ)模型進(jìn)行微調(diào)（稱為冷啟動(dòng)數(shù)據(jù)）。

然后通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)專注于推理能力的提升，并結(jié)合語言一致性獎(jiǎng)勵(lì)，確保輸出既邏輯嚴(yán)謹(jǐn)又通俗易懂。

3）小模型蒸餾技術(shù)

考慮到計(jì)算資源的限制，DeepSeek-AI團(tuán)隊(duì)通過蒸餾技術(shù)，基于Qwen和Llama架構(gòu)，從DeepSeek-R1中提煉出六個(gè)小型模型（參數(shù)量從1.5B到70B不等）。這些小模型雖體積更小，但保留了強(qiáng)大的推理能力。例如，14B蒸餾模型在AIME 2024中的pass@1得分高達(dá)69.7%，甚至超過了一些更大的模型。

04、成績(jī)亮眼：數(shù)據(jù)背后的卓越表現(xiàn)

DeepSeek-R1的卓越性能通過多個(gè)基準(zhǔn)測(cè)試得到了驗(yàn)證，涵蓋推理、編程及通用任務(wù)等多個(gè)領(lǐng)域。

推理能力測(cè)試

AIME 2024：79.8%（pass@1），超越OpenAI的o1-mini模型。
MATH-500：97.3%（pass@1），接近OpenAI-o1-1217的表現(xiàn)。
GPQA Diamond：71.5%（pass@1），在基于事實(shí)的推理任務(wù)中表現(xiàn)出色。

編程及STEM任務(wù)

Codeforces Elo評(píng)級(jí)：2029，超越96.3%的真人參賽者。
SWE-Bench Verified：49.2%的問題解決率，與其他領(lǐng)先模型相媲美。

通用能力測(cè)試

ArenaHard：92.3%勝率，展示出極強(qiáng)的泛化能力。
AlpacaEval 2.0：87.6%勝率，再次證明了模型的全面性能。

蒸餾模型亮點(diǎn)

例如，DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B蒸餾模型，在AIME 2024中的pass@1得分達(dá)到72.6%，展現(xiàn)出蒸餾技術(shù)在性能與可擴(kuò)展性之間的優(yōu)秀平衡。

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05、意義深遠(yuǎn)：AI推理的新方向

DeepSeek-R1系列不僅推動(dòng)了推理能力的提升，還在開放性和實(shí)用性方面進(jìn)行了積極嘗試。其API（‘model=deepseek-reasoner’）以MIT許可協(xié)議的形式開放，為開發(fā)者和研究者提供了高效便捷的工具。

展望未來，DeepSeek-AI計(jì)劃進(jìn)一步優(yōu)化多語言支持、提升軟件工程能力，并改進(jìn)模型對(duì)不同任務(wù)的敏感性。這些努力旨在鞏固DeepSeek-R1在推理領(lǐng)域的地位，為AI應(yīng)對(duì)更復(fù)雜的挑戰(zhàn)奠定基礎(chǔ)。

06、結(jié)語

DeepSeek-R1的成功告訴我們，AI推理能力的提升，不僅依賴于技術(shù)創(chuàng)新，更需要全局視野與長期投入。從強(qiáng)化學(xué)習(xí)到蒸餾技術(shù)，從開放源碼到實(shí)際應(yīng)用，DeepSeek-R1為行業(yè)樹立了標(biāo)桿。未來，AI是否能真正實(shí)現(xiàn)“深度推理”的愿景，我們拭目以待。

參考：