文章摘要
【关 键 词】 技术突破、强化学习、模型性能、开源模型、人工智能
DeepSeek R1系列模型的发布标志着一项技术突破，该系列包括三个模型：DeepSeek-R1-Zero、DeepSeek-R1和小型密集模型。DeepSeek-R1-Zero通过仅使用强化学习（RL）而无需任何SFT数据，展示了RL在优化模型性能方面的有效性。DeepSeek-R1在AIME2024上取得了79.8%的成绩，略高于OpenAI-o1-1217，并在MATH-500上获得了97.3%的成绩，与OpenAI-o1-1217相当，优于其他模型。在编码任务中，DeepSeek-R1展现出专家水平，获得了2029 Elo评级，并在竞赛中优于96.3%的人类参与者。
DeepSeek R1系列的技术路线中，R1 Zero的训练方法尤为引人注目，它完全放弃了SFT，转而完全依赖RL。这种训练方法的效果良好，DeepSeek-R1-Zero在AIME 2024上的平均pass@1得分从15.6%跃升至71.0%，达到与OpenAl-o1-0912相当的性能水平。R1 Zero在自我进化过程中出现了“aha moment”，即模型在测试阶段计算能力提升时，复杂行为会自发涌现，如反思和探索解决问题的替代方法，这些行为是模型与强化学习环境交互的自然产物，增强了其推理能力。
DeepSeek R1系列的发布还包括了模型权重的开源，允许用户通过蒸馏技术借助R1训练其他模型。DeepSeek在R1基础上，使用Qwen和Llama蒸馏了几个不同大小的模型，以适应市场上对模型尺寸的需求。这种蒸馏过程节省了计算资源，并且可以复用已有的高质量参数初始化。
DeepSeek的技术路线和风格显示出与OpenAI的正面交锋，特别是在对齐和泛化能力方面。DeepSeek R1 zero证明了其能力，并通过蒸馏技术开源，使得社区能够一起突破。与OpenAI相比，DeepSeek显示出更多的活力和开放性，其开源策略和对强化学习的依赖为人工智能的发展提供了新的方向。
原文和模型
【原文链接】 阅读原文 [ 2549字 | 11分钟 ]
【原文作者】 硅星人Pro
【摘要模型】 moonshot-v1-32k
【摘要评分】 ★★★☆☆
