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　　在封面推荐中，Nature毫不吝啬地赞扬了DeepSeek-R1的成就。

　　开源之后，R1在Hugging Face成为最受欢迎的模型，下载量破1090万次。关键是，它是全球首个经过同行评审的主流大模型。

　　值得一的是，补充材料首次公开了R1训练成本——294000美元，数字低到惊人。

　　即便是加上约600万美元的基础模型成本，也远低于OpenAI、谷歌训练AI的成本。

　　这是一个非常值得欢迎的先例。若不公开分享大部分研发过程，我们将难以评估这些系统是否存在风险。

　　他们选择了一个强大的基础模型DeepSeek-V3 Base，跳过了传统的SFT阶段。

　　1. 任务格式：回答必须包含两部分，一个是被标签包裹的「思考过程」，另一个是被标签包裹的「最终答案」。

　　不必教它如何解题，只需提供正确的激励，它就能自主地发展出比人类教的更高级的策略。

　　1. 冷启动（Cold Start）：首先，用数千条高质量的、符合人类对话习惯的数据对模型进行初步微调，教它「好好说线. 第一轮强化学习（RL）：再次应用强化学习，但这次的目标不仅是提升推理，也包括保持语言的一致性和对线. 大规模监督微调（SFT）：团队将推理数据与海量的非推理数据（如写作、通用问答、代码工程）混合在一起，进行大规模的监督微调。这极大地扩展了模型的知识面和通用能力。

　　经过多轮炼丹，DeepSeek-R1不仅在AlpacaEval 2.0和Arena-Hard等衡量通用指令遵循和用户偏好的基准上，性能提升了17%-25%，而且还在数学、编程等高难度推理任务上保持了顶尖水准。

　　在AI训练的赛道上，强化学习算法PPO（近端策略优化）长期以来都是大语言模型训练的「标配赛车」。它虽然强大，但也以资源消耗巨大和实现复杂而著称。

　　PPO就像一位极其谨慎的教练，它在每次训练更新时，都会严格限制新策略与旧策略的偏离程度，以防模型「跑偏」导致训练崩溃。

　　然后，它不只是简单地奖励最好的那个，而是根据这一组答案的「相对好坏」，来整体优化模型。

　　DeepSeek的训练并非一蹴而就，而是分为多个精心设计的阶段，每个阶段都有不同的侧重点和巧妙的参数调整。

　　尽管实验表明，强行「矫正」语言会导致模型性能微乎其微的下降，但为了输出结果更符合人类阅读习惯，这个牺牲是值得的。

　　第二阶段保留了第一阶段的大部分参数，但将温度降至0.7，以防因为系数过高造导致生成内容不连贯。

　　此外，这里还有一个关键操作：基于模型的奖励（有用性和安全性）仅在最后400个训练步中才被引入，从而避免奖励投机的产生。

　　DeepSeek-R1的诞生，为AI发展带来了深刻的启示，也伴随着新的挑战。

　　在与审稿人的交流中，DeepSeek表示，R1并非通过复制OpenAI模型生成的推理示例来学习。

　　不过，与大多数其他大语言模型一样，R1的基础模型是在网络上训练的，因此它会吸收互联网上已有的AI生成的内容。

　　俄亥俄州立大学AI研究员Huan Sun表示，这一解释「与我们在任何出版物中看到的一样令人信服」。

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