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DeepSeek-AI 发布 DeepSeek-R1-Zero 和 DeepSeek-R1 原创 精华
01、概述
近年来，大型语言模型（LLMs）在自然语言处理领域取得了令人瞩目的进展。它们在文本理解、生成和逻辑推理等任务中表现卓越。然而，面对复杂推理任务时，这些模型仍然存在诸多挑战。例如，依赖大规模监督微调的方式虽然提升了模型性能，但限制了其可扩展性和通用性。此外，如何平衡推理的复杂性、计算效率和结果可读性，依然是研究者们需要攻克的难题。
在这一背景下，DeepSeek-AI团队带来了令人耳目一新的解决方案——DeepSeek-R1，以强化学习（RL）为核心，重塑语言模型的推理能力。
02、打破瓶颈：DeepSeek-R1的两大版本
DeepSeek-R1项目推出了两个独立版本，分别针对推理能力和多阶段训练流程进行了创新优化：
- DeepSeek-R1-Zero：该版本完全基于强化学习训练，未使用任何监督数据，却展现出卓越的推理行为，例如处理长链式思维（Chain-of-Thought, CoT）的能力。
- DeepSeek-R1：在Zero的基础上进一步发展，采用多阶段训练流程，不仅保留了强大的推理能力，还解决了语言混杂和可读性等问题，使模型更加贴近用户需求。
这两个版本均以实现模型的高可用性和扩展性为目标，为AI推理能力的提升提供了新思路。
03、技术创新：让推理更强大、更高效
1） 基于推理任务的强化学习
DeepSeek-R1-Zero通过强化学习方法，在没有监督数据的情况下优化模型性能。其核心技术是Group Relative Policy Optimization（GRPO），这种方法评估多个输出并进行优化，使模型在多项基准测试中表现优异。例如，在AIME 2024测试中，其pass@1得分从15.6%提升至71.0%。
2） 多阶段训练流程
DeepSeek-R1采用了一种独特的训练方法：
先利用数千个精心设计的链式思维（CoT）样本对基础模型进行微调（称为冷启动数据）。
然后通过强化学习专注于推理能力的提升，并结合语言一致性奖励，确保输出既逻辑严谨又通俗易懂。
3） 小模型蒸馏技术
考虑到计算资源的限制，DeepSeek-AI团队通过蒸馏技术，基于Qwen和Llama架构，从DeepSeek-R1中提炼出六个小型模型（参数量从1.5B到70B不等）。这些小模型虽体积更小，但保留了强大的推理能力。例如，14B蒸馏模型在AIME 2024中的pass@1得分高达69.7%，甚至超过了一些更大的模型。
04、成绩亮眼：数据背后的卓越表现
DeepSeek-R1的卓越性能通过多个基准测试得到了验证，涵盖推理、编程及通用任务等多个领域。
推理能力测试
- 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的表现。
- GPQA Diamond：71.5%（pass@1），在基于事实的推理任务中表现出色。
编程及STEM任务
- Codeforces Elo评级：2029，超越96.3%的真人参赛者。
- SWE-Bench Verified：49.2%的问题解决率，与其他领先模型相媲美。
通用能力测试
- ArenaHard：92.3%胜率，展示出极强的泛化能力。
- AlpacaEval 2.0：87.6%胜率，再次证明了模型的全面性能。
蒸馏模型亮点
例如，DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B蒸馏模型，在AIME 2024中的pass@1得分达到72.6%，展现出蒸馏技术在性能与可扩展性之间的优秀平衡。
05、意义深远：AI推理的新方向
DeepSeek-R1系列不仅推动了推理能力的提升，还在开放性和实用性方面进行了积极尝试。其API（‘model=deepseek-reasoner’）以MIT许可协议的形式开放，为开发者和研究者提供了高效便捷的工具。
展望未来，DeepSeek-AI计划进一步优化多语言支持、提升软件工程能力，并改进模型对不同任务的敏感性。这些努力旨在巩固DeepSeek-R1在推理领域的地位，为AI应对更复杂的挑战奠定基础。
06、结语
DeepSeek-R1的成功告诉我们，AI推理能力的提升，不仅依赖于技术创新，更需要全局视野与长期投入。从强化学习到蒸馏技术，从开放源码到实际应用，DeepSeek-R1为行业树立了标杆。未来，AI是否能真正实现“深度推理”的愿景，我们拭目以待。
参考：
- https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1/blob/main/DeepSeek_R1.pdf
- https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1
- https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Zero
本文转载自公众号Halo咯咯 作者：基咯咯
©著作权归作者所有，如需转载，请注明出处，否则将追究法律责任
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