DeepSeek-R1 vs Llama 3：大型語言模型的深度比較與應用場景分析

DeepSeek-R1

1. 核心訓練方法：強化學習 (RL) 為主

• 自我演進 (Self-evolution)：DeepSeek-R1-Zero 在無任何監督數據的情況下，只透過大規模強化學習，成功發展出強大的推理能力。

• 冷啟動數據 (Cold-Start Data)：DeepSeek-R1 使用少量高品質的冷啟動數據進行初步微調，改善可讀性並加速後續的 RL 收斂。

• 多階段訓練：先用小量高品質數據微調，再在大規模 RL 期間不斷生成與篩選樣本，進而進一步微調與全域訓練，循環往返以達最佳效能。

2. 獎勵機制

• 規則式獎勵：在數學、程式碼等可客觀驗證的領域，採用規則式的正確率獎勵；亦使用格式獎勵去強制推理過程分隔標示，避免「獎勵駭客」的複雜度。

3. 知識蒸餾

• 蒸餾到小模型：DeepSeek-R1 可將推理能力轉移到更小參數量（1.5B、7B、14B、32B、70B）的模型上，維持不錯的推理精度，同時大幅降低訓練與部署成本。

4. 效能表現

• AIME 2024：Pass@1 可達 79.8% 的成績，接近或超越部分商業大模型。

• MMLU：達到 90.8% 的高分，在知識與推理的多任務基準上表現優異。

• 可讀性改善：DeepSeek-R1-Zero 版本雖有混語等問題，但正式版 DeepSeek-R1 透過加入冷啟動數據，兼具高可讀性與優異推理表現。

5. 開源情況

• 完整釋出：DeepSeek-R1-Zero、DeepSeek-R1 以及 6 個經過蒸餾的稠密模型（1.5B、7B、8B、14B、32B、70B）都已開源，促進研究社群進一步探索。

Llama 3

1. 模型架構與預訓練

• Transformer 架構：分為預訓練與後訓練兩大階段。

• 預訓練規模：在 15.6T tokens 進行 405B 參數模型的預訓練，上下文窗口最初為 8K tokens，之後增強到可處理 128K tokens 的超長上下文。

2. 資料過濾

• 品質控管：使用 Kullback-Leibler 散度篩除異常 token，並透過 fasttext、Roberta 等模型分層濾除低品質數據。

3. 後訓練策略

• 獎勵模型 + 監督式微調 (SFT) + 直接偏好最佳化 (DPO)：用來增強模型在對話導航、工具使用與推理上的能力。

• 拒絕抽樣 (Rejection Sampling)：挑選高品質樣本以持續優化模型。

4. 多語、長文本支援

• 多功能性：Llama 3 原生支援多語言、程式碼生成、邏輯推理與工具操作，可處理長度最高達 128K tokens 的上下文。

• 工具使用：可整合搜尋、程式碼執行等外部工具。

5. 安全機制

• Llama Guard & Prompt Guard：用以過濾危險內容及偵測提示攻擊，在追求效能的同時兼顧安全性與低誤拒率。

6. 效能表現

• MMLU 與 MMLU-Pro：在各種知識評估中展現高水準，且具備良好的長文本理解與工具整合能力。

• 記憶與推理：能在長序列任務中維持上下文一致性，但偶爾出現逐字記憶 (verbatim memory) 現象。

DeepSeek-R1 與 Llama 3 的對比小結

1. 訓練方法

• DeepSeek-R1：以強化學習為核心，少量冷啟動數據 + 規則式獎勵，利用自我演進來提升推理精度。

• Llama 3：採用大規模預訓練 + 後訓練（獎勵模型、SFT、DPO），重點在多語、工具使用與安全性。

2. 數據需求

• DeepSeek-R1：強調「少量高品質」冷啟動數據輔以大規模 RL；若需更通用能力，則再加入多領域微調資料。

• Llama 3：依賴超大規模多語文本語料，並經過嚴謹的過濾機制。

3. 目標與應用

• DeepSeek-R1：集中火力在「推理能力」，在數理與程式領域表現突出，也能利用蒸餾技術讓小模型擁有近似大型模型的推理水準。

• Llama 3：目標是廣泛的多任務、長文本理解、工具整合與安全性。

4. 安全性機制

• DeepSeek-R1：使用規則式獎勵，避免神經獎勵模型的駭客風險；在最後階段也會考慮偏好與安全性。

• Llama 3：透過 Llama Guard、Prompt Guard 等管道，維持高安全性與低誤拒率。

5. 開源度

• DeepSeek-R1：完整開源主模型與蒸餾模型，方便研究與應用。

• Llama 3：Meta 官方提供部分權重與 API，但實際開放細節須依官方聲明與政策而定。

總結

• DeepSeek-R1 主打「強化學習驅動的推理能力」、「少量冷啟動 + 規則式獎勵」，在數理推理測試中展現媲美商業閉源大模型的準確率；另提供小模型蒸餾方案，減少資源與成本。

• Llama 3 以超大規模預訓練結合後訓練策略，在多語言、多工具、長文本安全性與整合性方面表現突出，廣泛適用於通用場景。

• 未來可根據不同需求選擇合適的路線：若追求純推理/數理編程場景，DeepSeek-R1 是不錯的選擇；若側重多語言長文本與工具整合，Llama 3 仍具備高度通用與安全風險控管的優勢。