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2025-04-27
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  DeepSeek推出的推理模型系列,特别是R1系列,包括DeepSeek-R1-Zero、DeepSeek-R1和DeepSeek-R1-Distill三种变体。这些模型主要针对复杂任务进行优化,展示了其在处理复杂逻辑和多步骤问题时的强大能力。

  训练方法:基于DeepSeek-V3基础模型,采用纯强化学习训练,无监督微调阶段,使用准确性和格式奖励来提升模型的推理能力。

  性能提升:在R1-Zero的基础上,通过额外的监督微调与强化学习进一步提升性能。

  创新方法:利用前序模型生成的SFT(SupervisedFine-Tuning)数据微调Llama和Qwen等较小模型,不仅提升了推理能力,还显著降低了运行成本。

  纯强化学习:使推理行为自然产生,DeepSeek-R1-Zero是典型案例。

  监督微调与强化学习结合(SFT+RL):是构建高性能推理模型的常用方法,DeepSeek-R1以此法训练。

  纯监督微调(SFT)和模型蒸馏:利用大模型生成的SFT数据集微调小模型,能创建更高效小模型。

  DeepSeek-R1与OpenAI的o1大致处于同一水平,但在推理时更高效。不过,由于OpenAI未透露o1详细信息,两者直接比较较困难。开发DeepSeek-R1的成本未确切披露,此前600万美元的估计可能混淆了DeepSeek-V3的成本。

  模型蒸馏:低成本开发的有效途径,如Sky-T1用1.7万SFT样本训练32B模型,成本仅450美元,性能与o1相当。

  纯强化学习:TinyZero模型(3B参数)训练成本不到30美元,展现出自我验证能力。

  旅程学习:通过让模型接触错误解决方案路径来改进蒸馏过程,提升模型自我修正能力,为低预算开发推理模型提供了新方向。

  推理模型在复杂任务上表现出色,在解谜、数学、编程等领域有广阔应用前景,能助力解决实际难题,创造更多价值。即使预算有限,也有像Sky-T1、TinyZero这样的项目取得成果,说明技术发展并非遥不可及,小型团队和研究人员也能参与其中。

  尽管推理模型展示了强大的实力,但在技术成熟度方面仍存在不少问题。处理简单任务时,推理模型效率低、成本高且易出错,这限制了其广泛应用;在知识型任务中还可能出现幻觉现象,影响结果准确性,让用

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