图解 DeepSeek-R1

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文章摘要

【关键词】 人工智能、模型训练、推理能力、强化学习、Transformer

DeepSeek-R1 是人工智能领域的一个重要进展，特别是在机器学习研发社区中引起了广泛关注。该模型的核心特点在于其开放权重设计以及借鉴了 OpenAI O1 推理模型的训练方法。DeepSeek-R1 的构建过程分为几个关键步骤，包括语言建模、监督微调和偏好微调，这些步骤共同塑造了模型的最终能力。

DeepSeek-R1 的训练方法特别强调了长链推理数据的生成。这些数据规模庞大，通常需要人工标注，成本高昂。为了解决这一问题，研究人员采用了暂用的高质量推理模型，尽管该模型在非推理任务上表现不佳，但它能够生成大量推理数据，为后续训练提供了基础。这一过程还结合了大规模强化学习（RL），特别是推理导向的强化学习（R1-Zero），使得模型能够在没有标记数据的情况下完成推理任务。R1-Zero 的表现甚至可与 OpenAI O1 相媲美，这得益于其直接从预训练基础模型开始，并通过 RL 训练过程进行优化。

推理问题的自动验证是 DeepSeek-R1 训练中的另一个亮点。通过编程任务的自动验证，模型能够生成多个解决方案，并通过软件 linter、单元测试等方式自动筛选出最佳答案。这种自动化的反馈机制显著提升了模型的推理能力，并减少了人工干预的需求。然而，尽管 R1-Zero 在推理任务上表现出色，它在可读性和语言混合方面仍存在不足，这促使研究人员进一步优化模型，使其在推理和非推理任务上都能达到用户期望的水平。

DeepSeek-R1 的架构基于 Transformer 解码器块，采用了混合专家层（MoE）的设计。这种架构使得模型在处理复杂任务时能够更加高效和灵活。模型的训练过程还结合了冷启动数据，这些数据通过人工注释和模型生成相结合的方式获得，为模型的初始训练提供了重要支持。

总的来说，DeepSeek-R1 的研发展示了人工智能领域在推理能力提升方面的最新进展。通过结合大规模强化学习、自动验证机制和混合专家架构，该模型不仅在推理任务上表现出色，还扩展到了更广泛的应用场景。这一成果为未来人工智能模型的开发提供了新的思路和方法。