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Kimi-1.5与DeepSeek-R1：谁是AI推理的王者？

article 2025/2/13 10:22:24

一、Kimi-1.5: Scaling Reinforcement Learning with LLMs 阅读笔记

1. 引言

Kimi-1.5 是一款最新的多模态大型语言模型（LLM），通过强化学习（RL）进行训练。这篇论文详细介绍了 Kimi-1.5 的训练方法、技术框架以及在多个基准测试中的表现。作为一名算法工程师，我对如何通过 RL 提升 LLM 的推理能力特别感兴趣。

2. 关键技术点

长上下文扩展（Long Context Scaling）：
- Kimi-1.5 将上下文窗口扩展到 128k，通过部分轨迹采样（partial rollouts）提高训练效率。这种方法允许模型在更长的文本序列中进行推理，从而更好地处理复杂的推理任务。
- 部分轨迹采样通过重用之前的轨迹片段，避免从头开始生成新的轨迹，显著提高了训练效率。
改进的策略优化（Improved Policy Optimization）：
- 采用在线镜像下降算法（online mirror descent）进行策略优化，结合有效的采样策略、长度惩罚和数据配方优化。
- 通过引入长度惩罚，鼓励模型生成更短的响应，从而提高 token 效率。
多模态数据训练（Multimodal Data Training）：
- 模型在文本和视觉数据上进行联合训练，具备多模态推理能力。训练数据包括 STEM 领域的问题、竞赛题目和一般推理任务，涵盖文本和图像输入。
- 通过多模态数据训练，模型能够同时处理文本和图像信息，提高了在多模态任务中的表现。
Long2Short Methods）：
- 通过长链推理（CoT）技术改进短链推理模型，提高短 CoT 模型的性能。具体方法包括模型合并（model merging）、最短拒绝采样（shortest rejection sampling）和直接偏好优化（DPO）。
- 这些方法通过利用长 CoT 模型的推理能力，显著提高了短 CoT 模型的性能。

3. 实验结果

长 CoT 模型：
- 在多个基准测试中表现出色，例如 AIME 2024（77.5 分）、MATH-500（96.2 分）、Codeforces（94 百分位）和 MathVista（74.9 分）。
- 通过长上下文扩展和改进的策略优化，模型在复杂推理任务中表现出色。
短 CoT 模型：
- 通过Long2Short，短 CoT 模型在多个任务中表现出色，例如 AIME 2024（60.8 分）、MATH-500（94.6 分）和 LiveCodeBench（47.3 分）。
- 这些结果表明，Long2Short方法能够显著提高短 CoT 模型的性能，使其在 token 效率和推理能力上都表现出色。

4. 总结

Kimi-1.5 通过长上下文扩展和改进的策略优化，显著提升了 LLM 在多模态任务中的推理能力。Long2Short方法进一步提高了短 CoT 模型的性能，使其在 token 效率和推理能力上都表现出色。作为一名算法工程师，我对如何将这些技术应用到实际项目中非常感兴趣，特别是在需要处理复杂推理任务的场景中。

二、DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning 阅读笔记

1. 引言

DeepSeek-R1 是 DeepSeek 团队推出的第一代推理模型，通过强化学习（RL）提升 LLM 的推理能力。这篇论文详细介绍了 DeepSeek-R1 的训练方法、技术框架以及在多个基准测试中的表现。作为一名算法工程师，我对如何通过 RL 提升 LLM 的推理能力特别感兴趣。

2. 关键技术点

DeepSeek-R1-Zero：
- 通过大规模强化学习训练，不依赖监督微调（SFT）作为初步步骤。这种方法允许模型通过纯 RL 过程自我进化，发展出强大的推理行为。
- 采用 Group Relative Policy Optimization（GRPO）算法，通过估计基线来优化策略模型，显著降低了训练成本。
- 通过规则奖励系统，包括准确性奖励和格式奖励，引导模型生成正确的推理过程和最终答案。
DeepSeek-R1：
- 引入冷启动数据和多阶段训练，进一步提升推理性能。冷启动数据通过收集数千个长 CoT 示例进行微调，作为 RL 训练的起点。
- 在 RL 训练中引入语言一致性奖励，提高模型的可读性和推理性能。
- 通过拒绝采样生成新的监督数据，结合多领域的数据进行微调，进一步提升模型的推理能力和泛化能力。
蒸馏（Distillation）：
- 通过将 DeepSeek-R1 的推理能力蒸馏到更小的模型中，显著提升了小模型的推理性能。蒸馏方法包括直接微调和 RL 训练，显著提高了小模型在多个基准测试中的表现。

3. 实验结果

DeepSeek-R1：
- 在多个基准测试中表现出色，例如 AIME 2024（79.8%）、MATH-500（97.3%）、Codeforces（96.6% 百分位）和 MMLU（90.8%）。
- 通过冷启动数据和多阶段训练，DeepSeek-R1 在推理任务中表现出色，与 OpenAI-o1-1217 相当。
蒸馏模型：
- 通过蒸馏 DeepSeek-R1 的推理能力，小模型在多个基准测试中表现出色。例如，DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 在 AIME 2024 中取得了 55.5% 的成绩，显著优于其他开源模型。
- 蒸馏方法显著提升了小模型的推理性能，使其在多个任务中表现出色。

4. 总结

DeepSeek-R1 通过冷启动数据和多阶段训练，显著提升了 LLM 在推理任务中的表现。蒸馏方法进一步提升了小模型的推理性能，使其在多个基准测试中表现出色。作为一名算法工程师，我对如何将这些技术应用到实际项目中非常感兴趣，特别是在需要处理复杂推理任务的场景中。

Kimi-1.5与DeepSeek-R1：谁是AI推理的王者？

这两款模型都通过强化学习（RL）来提升推理性能，但它们在技术方法、性能表现和应用场景上有着各自的特点。接下来，让我们一探究竟。

以下是对 Kimi-1.5 和 DeepSeek-R1 的深度对比分析：

一、技术方法

Kimi-1.5：
- 长上下文扩展：Kimi-1.5 将上下文窗口扩展到 128k，通过部分轨迹采样提高训练效率。这种方法允许模型在更长的文本序列中进行推理，从而更好地处理复杂的推理任务。
- 多模态数据训练：模型在文本和视觉数据上进行联合训练，具备多模态推理能力。训练数据包括 STEM 领域的问题、竞赛题目和一般推理任务，涵盖文本和图像输入。
- Long2short方法：通过长链推理（CoT）技术改进短链推理模型，提高短 CoT 模型的性能。具体方法包括模型合并、最短拒绝采样和直接偏好优化（DPO）。
DeepSeek-R1：
- 冷启动数据：DeepSeek-R1 使用少量长 CoT 数据对基础模型进行微调，作为 RL 训练的起点。这种方法使得模型在训练初期就能够具备一定的推理能力，从而加速了训练过程。
- 多阶段训练：包括推理导向的强化学习、拒绝采样和监督微调，以及全场景强化学习。通过这些阶段的训练，模型的推理性能和泛化能力得到了进一步提升。
- 奖励设计：对于可验证的问题，奖励直接由预定义的标准或规则确定；对于具有自由形式真值的问题，训练一个奖励模型来预测答案是否与真值匹配。

二、性能表现

Kimi-1.5：
- 在多个基准测试中表现出色，例如 AIME 2024（77.5 分）、MATH-500（96.2 分）、Codeforces（94 百分位）和 MathVista（74.9 分）。
- 通过长上下文扩展和改进的策略优化，模型在复杂推理任务中表现出色。
DeepSeek-R1：
- 在多个基准测试中也取得了优异的成绩，例如 AIME 2024（79.8%）、MATH-500（97.3%）、Codeforces（96.6% 百分位）和 MMLU（90.8%）。
- 通过冷启动数据和多阶段训练，DeepSeek-R1 在推理任务中表现出色，与 OpenAI-o1-1217 相当。

三、应用场景

Kimi-1.5：
- 适用于需要多模态推理的场景，例如数学和科学问题解决、编码任务和视觉推理任务。
- 在内容生成和对话式 AI 方面表现出色，能够生成高质量的文本内容，适用于需要深度语义理解和复杂推理的任务。
DeepSeek-R1：
- 适用于需要高质量推理和可读性输出的场景，例如教育领域、编码和工程任务以及知识问答任务。
- 在需要快速响应和高吞吐量的场景中表现出色，例如客户服务聊天机器人、实时 API 和大规模操作。

四、优势与局限性

Kimi-1.5：
- 优势：多模态推理能力强大，能够同时处理文本和图像信息；长上下文扩展提高了模型在复杂推理任务中的表现。
- 局限性：计算资源需求高，长上下文扩展需要大量的计算资源；对训练数据的质量和多样性要求较高。
DeepSeek-R1：
- 优势：高质量推理输出，通过冷启动数据和多阶段训练提高了推理的可读性和准确性；强化学习效果显著，在多个基准测试中表现出色。
- 局限性：语言混合问题，在处理多语言任务时可能会出现语言混合问题；训练数据依赖性高，对冷启动数据的质量和数量有较高要求。