发布日期：2024-07-05 13:45 点击次数：74
自此前发布了 DeepSeek-V3 和 R1-Preview-Lite 激勉全网慈祥之后加拿大pc28预测结果走势分析，DeepSeek 又发布了一项重磅后果。
1 月 20 日，DeepSeek 发布了全新的开源推理大模子 DeepSeek-R1，在数学、编程和推理等多个任务上达到了与 OpenAI o1 十分的表现水平，同期将诳骗递次编程接口（API，Application Programming Interface）调用本钱裁减了 90-95%。
（来源：DeepSeek）
更垂死的是，这一模子的实践性版块 DeepSeek-R1-Zero 证明了仅通过强化学习（RL，Reinforcement Learning），无监督式微调（SFT，Supervised Fine-Tun-ing），大模子也不错有鉴定的推贤人力。
英伟达高等照料科学家 Jim Fan 评价说念：“咱们正生存在一个特殊的时期：一家非好意思国公司在确凿践行着 OpenAI 起头的责任——开展确凿绽开的前沿照料，为所有这个词东说念主赋能。这看似不对常理，但最富戏剧性的每每最可能发生。DeepSeek-R1 不仅开源了盛大模子，还公开了所有这个词考核细节。
他们可能是首个展示出强化学习飞轮效应，并收场握续增长的开源名堂。影响力的展现不一定要靠‘里面收场了 ASI’或‘草莓磋商’这么玄机的名号，有时辰径直公开原始算法和学习弧线相同不错产生深远影响。”
性能评估戒指潜入，通过纯强化学习方法考核得到的 DeepSeek-R1-Zero 以及在此基础上变调的 DeepSeek-R1，在 2024 年 AIME（好意思国数学邀请赛）测试平差异取得了 71.0% 和 79.8% 的收获，与 OpenAI o1 的 79.2% 水平十分。
在 MATH-500 基准测试中，DeepSeek-R1 更所以 97.3% 的收获略略超越了 o1 的 96.4%。在编程鸿沟，该模子在 Codeforces 平台上获取了 2029 的评分，卓越了 96.3% 的东说念主类递次员，与 o1-1217 的 2061 评分仅有小幅差距。
在通用常识评测方面，DeepSeek-R1 相同表现出色。在 MMLU（大范围多任务言语交融）测试中达到 90.8% 的准确率，固然略低于 o1 的 91.8%，但权贵优于其他开源模子。
在 MMLU-Pro 上取得 84.0% 的准确率，在 GPQA Diamond 测试中达到 71.5% 的通过率。在创意写稿和问答任务上，模子在 AlpacaEval 2.0 中获取了 87.6% 的控长胜率，在 ArenaHard 评测中达到 92.3% 的胜率。
在 API 订价方面，DeepSeek 展现出极强的性价比上风。其 API 处事对输入 token 收取 0.55 好意思元/百万，输出 token 收取 2.19 好意思元/百万，而 OpenAI o1 的收费差异为 15 好意思元/百万和 60 好意思元/百万，价钱差距接近 30 倍。
除了性能方面的出色，R1 的修复过程也具有多处垂死翻新，起头是纯强化学习考核战略的蹂躏。
传统不雅点合计，必须先通过盛大标注数据进行 SFT，才能让模子具备基础智力，之后才接头使用 RL 进行智力普及。然则 DeepSeek 这项照料发现，大模子不错透顶依靠强化学习获取鉴定的推贤人力，无需任何监督式微调。
照料团队起头修复了实践性的 R1-Zero 版块。他们选择径直在 DeepSeek-V3-base 模子上诳骗强化学习，透顶抛开了传统的监督式微调要道。这个斗胆的尝试产生了惊东说念主的效果：在透顶莫得东说念主工标注数据的情况下，模子展现出了握续的自我进化智力。
以 AIME 2024 数学测试为例，模子的 pass@1 准确率从起头的 15.6% 运转，跟着考核的深入继续普及。
每一轮强化学习王人让模子变得愈加智能，最终达到了 71.0% 的准确率，使用多数投票（majority voting）机制后更是普及至 86.7%，依然接近 o1-0912 的水平。
在这个过程中，照料东说念主员不雅察到了一个赞佩的酣畅：模子不仅在数字上有跨越，更在举止模式上发生了质的飞跃。
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它运转表现出访佛东说念主类的念念维特征，会主动反念念和考证我方的推理要领。当发现面前的解题念念路可能存在问题时，模子会停驻来，再行注视之前的推理过程，然后尝试寻找新的不停有盘算。
这种举止透顶是自觉产生的，而不是通过东说念主工遐想收场的，照料东说念主员将这一滑为称之为模子的“顿悟时刻”（aha moment）。这标明模子可能依然具备了某种进程的“元融会”智力，梗概对本身的念念维过程进行监控和鬈曲。
支握这些蹂躏的中枢是团队修复的 GRPO（Group Relative Policy Optimization）算法框架。传统方法频繁需要真贵一个与主模子范围十分的 Critic 汇集来预料景色值，这不仅加多了诡计支出，还容易导致考核不褂讪。而 GRPO 则别具肺肠，移除了范围重大的 Critic 汇集，通过群组相对上风预料来优化战略汇集。
当处理一个推理问题时，算法起头从面前战略 πθold 中采样多个输出 {o1, o2, ..., oG}。这些输出共同组成一个参考组，然后通过最大化以下目的来优化战略模子，其抒发如下：
其中 Ai 示意输出 oi 的上风值，通过归一化组内奖励诡计得到：
至于其奖励机制则包含三个互补的组件：评估输出正确性的准确性奖励、确保推理过程结构化的形状奖励，以及处理言语一致性的奖励信号。这三种奖励通过合理的权重组合，共同招引模子向着盼愿的见地演进。
举例，在数学问题中，准确性奖励来自谜底的考证戒指，而形状奖励则确保模子提供明晰的解题要领。
考核模板则为所有这个词这个词学习过程提供了结构化的框架。它接受“念念考-回复”的双阶段遐想，条目模子起头在
标签中展示完竣的推理过程，然后才能在
标签中给出最终谜底。
这种遐想不仅使模子的念念维过程变得可跟踪，还为奖励诡计提供了明确的评估基准。不管是处理数学推理如故绽开性问答，这个模板王人展现出了致密的允洽性。
这三个组成部分笼统相助，共同构建了一个灵验的学习系统。通过 GRPO 框架的梯度预料，由奖励机制提供的明晰学习信号，以及考核模板确保的结构化输出，模子梗概握续普及其推贤人力，最终达到接近东说念主类巨匠的水平。
尽管 R1-Zero 在技艺上取得了蹂躏性进展，但它还存在一些问题，举例，DeepSeek-R1-Zero 在可读性差和言语羼杂方面存在局限。为了进一步普及模子性能，照料团队连接探索了 DeepSeek-R1，修复出一个完竣的四阶段考核经由。
起头是冷启动阶段。团队采集了数千个高质料样本用于初步微调，这些样原来源等闲：一部分通过 few-shot 辅导获取，包含详备的解题念念路；另一部分来自 R1-Zero 的优质输出，经过东说念主工筛选和标注；还有一部分是特意遐想的复杂推理案例。这个阶段的重要是确保数据质料而不是数据量，为后续的强化学习奠定致密基础。
第二阶段是面向推理的强化学习。这个阶段秉承了 R1-Zero 的考核框架，但作念了垂死变调。起头是引入了言语一致性奖励，这个遐想源于一个实质问题：在多言语环境下，模子容易在推理过程中混用不同言语。通过诡计目的言语单词的比例行动奖励信号，灵验地不停了这个问题。
同期，团队对推理密集型任务进行了特地优化。在数学问题中，他们遐想了基于规矩的考证机制；在编程任务中，则使用自动化测试来评估代码质料。这些针对性的优化权贵普及了模子在专科鸿沟的表现。
第三阶段是拒却采样与监督微调。这个阶段的翻新之处在于使用已考核的 RL 模子来生成新的考核数据。团队接受了一个垂死的筛选圭臬：只保留那些不仅谜底正确，况兼推理过程明晰的样本。这确保了数据的高质料，同期也保握了模子的推贤人力。
在这个阶段，考核范围也推广到了更等闲的鸿沟，包括写稿、问答、变装演出等。这种推广不是陋劣的任务堆积，而是经过用心遐想的智力构建过程。团队发现，通用鸿沟的考核梗概反过来促进模子的推贤人力，酿成正向轮回。
终末一个阶段是全场景强化学习。这个阶段的脾性是将不同类型的奖励机制有机结合：关于数学、编程等结构化任务，使用基于规矩的明确奖励；关于绽开式问答、创意写稿等主不雅任务，则接受基于模子的评估奖励。这种纯果然奖励机制使模子梗概在保握推贤人力的同期，普及通用任务的表现。
在所有这个词这个词考核过程中，团队还发现了一个垂死酣畅：大模子通过强化学习获取的推贤人力具有鉴定的可迁徙性。他们使用 R1 生成的 80 万条考核数据对不同范围的模子进行常识蒸馏，戒指示东说念主未必。
最小的 Qwen-1.5B 模子在 AIME 上也达到了 28.9% 的准确率，这个收获依然卓越了一些大得多的基础模子。中等范围的 Qwen-7B 达到了 55.5% 的准确率，这意味着一个仅有 70 亿参数的模子就能不停十分复杂的数学问题。
而 Qwen-32B 在 AIME 上更是达到了 72.6% 的准确率，在 MATH-500 上达到了 94.3%，这些收获王人接近于原始的 R1 模子。这一发现具有垂死的奉行意旨：它证明了咱们不错通过常识蒸馏的方式，将大模子的高等智力灵验地回荡到更小的模子中，这为 AI 技艺的实质诳骗提供了一条可行的旅途。
当今，DeepSeek 已将模子完竣开源，包括 DeepSeek-R1-Zero、DeepSeek-R1 以及基于 Qwen 和 Llama 的六个蒸馏模子（参数范围差异为 1.5B、7B、8B、14B、32B 和 70B）。这些模子均接受 MIT 许可（MIT License）发布在 Hugging Face 平台上（地址：https://huggingface.co/deepseek-ai?continueFlag=f18057c998f54575cb0608a591c993fb），不错免费商用、允许落拓修改和养殖修复、支握进行二次蒸馏考核。
参考贵府：
1.https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1/blob/main/DeepSeek_R1.pdf
2.https://venturebeat.com/ai/open-source-deepseek-r1-uses-pure-reinforcement-learning-to-match-openai-o1-at-95-less-cost/
3.https://x.com/DrJimFan/status/1881353126210687089
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