火出圈的DeepSeeK R1详解
各位宝子们，新年好！
模型特性
DeepSeek-R1是一款创新的AI推理模型，具有多项独特特性：
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高性能推理能力 ：在数学、代码和自然语言推理等任务上表现出色，性能对标OpenAI o1正式版。
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强化学习驱动的训练 ：采用大规模强化学习技术，仅需极少量标注数据，显著提升推理能力。
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长链推理（CoT）支持 ：思维链长度可达数万字，能逐步分解复杂问题，通过多步骤逻辑推理解决问题。
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模型蒸馏支持 ：允许用户利用模型输出训练更小型的模型，满足特定应用场景需求。
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遵循MIT License开源 ：用户可自由使用、修改和商用，促进技术共享和创新。
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提供API服务 ：支持按token计费，方便企业和开发者将模型集成到自己的平台或产品中。
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思维链API接口 ：通过设置
model='deepseek-reasoner'即可调用，为开发者提供灵活的集成方式。
这些特性使DeepSeek-R1在科研、技术开发、推理任务和人工智能应用等多个领域具有广泛的应用潜力，特别是在需要大规模推理和模型训练的环境中表现出色。
技术原理
DeepSeek-R1模型的技术原理主要基于强化学习（RL）技术，这是一种通过与环境交互来学习最优策略的机器学习方法。模型的核心创新在于采用了 Group Relative Policy Optimization（GRPO）算法 进行强化学习训练，这种算法通过组内奖励对比来优化策略，有效避免了传统RL中复杂价值模型的依赖。
在训练过程中，DeepSeek-R1采用了 多阶段强化学习 的方法：
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冷启动阶段 ：使用数千个高质量的人工标注样本对基础模型进行微调，作为强化学习训练的初始模型。
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推理导向强化学习 ：结合规则奖励（答案准确性、语言一致性），优化数学、编程等结构化任务表现。
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通用对齐强化学习 ：融入人类偏好奖励模型（Helpfulness & Harmlessness），确保模型在开放域任务中的安全性与实用性。
为了进一步提升模型的推理能力，DeepSeek-R1引入了 长链推理（Chain-of-Thought, CoT）技术 。这种技术允许模型生成长达数万字的思维链，使模型能够逐步分解复杂问题，通过多步骤的逻辑推理来解决问题。在CoT的基础上，模型还采用了 拒绝采样（Rejection Sampling） 技术，通过训练好的RL模型生成新的监督微调（SFT）数据，进一步优化模型性能。
此外，DeepSeek-R1在训练过程中还引入了一个 语言一致性奖励 （Language Consistency Reward）。这个奖励根据思维链（CoT）中目标语言单词的比例来计算，有效解决了训练过程中可能出现的语言混杂问题。
通过这些技术创新，DeepSeek-R1模型能够在仅有极少标注数据的情况下，显著提升推理能力，在数学、代码和自然语言推理等任务上表现出色，性能与OpenAI的o1正式版相当。
性能指标
DeepSeek-R1在多个基准测试中展现出卓越的性能，尤其是在推理任务方面。以下是模型在不同基准测试中的具体表现：
| 基准测试 |
DeepSeek-R1表现 |
与OpenAI o1对比 |
|---|---|---|
| AIME 2024 |
79.8% |
略优于o1-1217 |
| MATH-500 |
97.3% |
略优于o1 |
| Codeforces Elo |
2029 |
接近o1-1217 |
| MMLU |
90.8% |
略低于o1 |
| GPQA Diamond |
71.5% |
优于o1 |
在编程能力方面，DeepSeek-R1在Codeforces平台上获得了2029的评分，这一成绩超过了96.3%的人类程序员，与OpenAI o1-1217的2061评分仅有小幅差距。
值得注意的是，DeepSeek-R1在通用知识评测中也表现出色。在MMLU（大规模多任务语言理解）测试中，模型达到了90.8%的准确率，虽然略低于o1的91.8%，但显著优于其他开源模型。
此外，在需要长上下文理解的任务中，DeepSeek-R1展现出显著优势。在长上下文基准测试中，模型的性能显著优于DeepSeek-V3，证明了其在处理复杂、长文本任务方面的能力。