DeepSeek-R1 是怎么训练的｜深度拆解

主要观点总结

DeepSeek团队最新发布的R1模型惊艳全场，本文将从性能、方法、蒸馏、展望等几个方面深度拆解R1模型的训练过程及其优势。此外，还将探讨R1模型的局限性及未来研究方向。

关键观点总结

关键观点1: R1模型性能评估

R1模型在多个任务上表现出色，特别是在推理任务上，与OpenAI-o1-1217相媲美甚至超越。在知识密集型任务、推理密集型任务、长文本理解任务和开放式问答任务等多个维度都进行了评估。

关键观点2: R1模型训练流程

R1模型训练包括R1-Zero和R1两个阶段。R1-Zero阶段采用纯粹的强化学习训练模式，没有任何SFT数据；R1阶段则在DeepSeek-V3-Base模型的基础上，先利用少量高质量的冷启动数据进行微调，再进行强化学习训练。

关键观点3: GRPO算法与奖励系统

R1采用Group Relative Policy Optimization（GRPO）算法，辅以精心设计的奖励机制来指导模型的学习。奖励系统包括准确性奖励和格式奖励，以评估模型生成的响应是否正确并强制模型输出特定的格式。

关键观点4: 模型蒸馏

DeepSeek团队探索了将R1的推理能力蒸馏到更小模型中的可能性。经过R1蒸馏的小模型在推理能力上得到了显著提升，甚至超越了在这些小模型上直接进行强化学习的效果。

关键观点5: R1模型的局限性及未来研究方向

R1模型在通用能力、语言混杂、提示词工程等方面存在一定的局限性。未来研究方向包括提升通用能力、解决语言混杂问题、优化提示词策略、将RL应用于软件工程任务、探索更有效的强化学习算法和奖励机制等。

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