DeepSeek R1 論文概述
DeepSeek R1 論文概述
DeepSeek於2025年1月20日發布了其最新的模型系列——DeepSeek R1，並隨之推出了一篇引起廣泛關注的研究論文。這篇論文的標題為《DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in Large Language Models via Reinforcement Learning》，它詳細介紹了如何利用強化學習（RL）技術來訓練大型語言模型（LLMs），並且提供了模型訓練過程中的具體方法和挑戰，這在當前的AI研究中是相對少見的。
主要內容
模型架構：DeepSeek R1系列包括兩個主要模型：DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1。前者是基於DeepSeek-V3模型進行大規模強化學習訓練的版本，而後者則針對可讀性和語言混合挑戰進行了改進。
訓練方法：DeepSeek R1的訓練過程中，完全省略了傳統的監督微調階段，這使得模型能夠在缺乏標記數據的情況下，通過強化學習獲得推理能力。這一方法的核心在於使用了群體相對策略優化（GRPO）技術，這是一種基於近端策略優化（PPO）框架的強化學習技術，旨在提高數學推理能力並減少內存消耗。
獎勵機制：模型的訓練過程中引入了準確性獎勵和格式獎勵，前者評估模型的回答是否正確，後者則強制模型在思考過程中使用特定的標籤來標識其思考過程。
技術突破
DeepSeek R1的訓練過程中出現了一個關鍵的“頓悟”時刻，模型學會了動態分配更多的思考時間，通過重新評估其初始問題解決方法來提高解決問題的能力。這一發現強調了強化學習在解鎖人工系統智能潛力方面的巨大潛力。
開源與社區支持
DeepSeek R1是完全開源的，並且以MIT許可證發布，這使得社區能夠自由使用模型權重和輸出，進一步促進了開源社區的發展。DeepSeek還釋出了多個基於DeepSeek R1的蒸餾模型，這些模型在多種推理任務上表現出色，與OpenAI的o1模型相媲美。
總之，DeepSeek R1的論文不僅展示了其在推理能力上的創新，還為AI研究社區提供了一個開放的資源，促進了未來的研究和應用。
