当前位置: 首页 > article >正文

DeepSeek-R1 论文阅读总结

1. QA问答(我的笔记)

Q1: DeepSeek如何处理可读性问题?

通过构建冷启动数据(数千条长CoT数据)微调基础模型,结合多阶段训练流程(RL训练、拒绝采样生成SFT数据),并优化输出格式(如特殊标记分隔),显著提升可读性。相比仅用RL的Zero版本,改进后的R1保持了推理能力且输出更易读。

Q2: DeepSeek-R1-Zero与R1的核心区别?

-R1-Zero:纯RL训练,无监督数据,输出存在语言混杂、可读性差

-R1:引入监督学习阶段

冷启动阶段用高质量CoT数据微调

拒绝采样生成600K过滤数据(移除混合语言/冗余内容)

二阶段RL(推理任务用规则奖励,通用任务用人类偏好奖励)

Q3: 如何验证推理能力蒸馏效果?

在标准评测网站(如LiveCodeBench/Codeforces)测试,经蒸馏的小模型性能超越直接用RL训练的同规模模型。

Q4: 成本节约方法?

自进化RL减少监督数据需求

GRPO算法优化RL训练效率

复用V3训练集生成思维链

2. 论文核心贡献(做了什么)

方法论创新:提出四阶段训练框架(冷启动→推理RL→数据生成→通用能力RL)

性能突破:在数学(MATH-500 97.3%)知识任务(MMLU 90.8%)达到SOTA

工程实践:解决纯RL训练的可读性缺陷,构建首个支持人类友好CoT的RL优化模型

技术验证:证明RL可通过自我进化提升推理能力,且该能力可蒸馏至小模型

3. 关键技术路径

3.1 混合奖励机制

任务类型

奖励构成

目标特性

推理任务

准确性(70%)+过程合规性(30%)

严谨性

通用任务

有用性(50%)+无害性(30%)+可读性(20%)

安全性

3.2 数据生产管线

4. 当前局限性

4.1 技术瓶颈

MCTS应用失败:语言生成空间离散性导致搜索复杂度爆炸(相比围棋增长10^3倍)

过程奖励困境:

原子步骤定义模糊(如数学证明中间态)

需人工标注百万级步骤数据(成本$380K+)

奖励黑客问题频发(模型学会伪造合规步骤)

4.2 实践缺陷

5. 未来方向

短期重点

蒸馏优化:探索RL+蒸馏联合框架(当前仅用SFT)

架构改进:

动态上下文窗口(当前固定4K)

混合专家系统(MoE)提升工程能力

长期愿景

自进化系统:构建完全闭环的RL训练生态(人工标注量<1%)

多模态推理:扩展至视觉-语言联合推理场景

安全增强:研发可解释的奖励模型(当前黑盒率>92%)


http://www.kler.cn/a/583358.html

相关文章:

  • ubuntu 解决 DNS 代理设置错误,导致不能上网的 DoH、DoT问题
  • 鸿基智启:东土科技为具身智能时代构建确定性底座
  • 水雷探测用水下航行器侧扫声纳成像数据之论文阅读
  • Deepin通过二进制方式升级部署高版本 Docker
  • c语言 结构体对齐
  • 2020年蓝桥杯第十一届CC++大学B组(第一次)真题及代码
  • WPF 与 GMap.NET 结合实现雷达目标动态显示与地图绘制
  • JVM常用概念之常量
  • 【MySQL基础-3.1】MySQL DDL 语句详解:数据库操作篇
  • sql语句分页的关键字是?
  • 什么是 React 的合成事件?
  • paimon---同步mysql数据到paimon表中
  • uv python包管理工具
  • [极客大挑战 2019]FinalSQL【SQL布尔盲注】
  • Ubuntu 使用快速入门 | Android Framework
  • 电机控制常见面试问题(九)
  • 用TypeScript和library needle来创建视频爬虫程序
  • 使用AI一步一步实现若依前端(6)
  • 【每日学点HarmonyOS Next知识】路由栈问题、图片圆角、颜色资源转十六进制字符串、数据集变化崩溃、组件声明周期
  • Qt | 屏幕截图实现