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DeepSeek R1的创新点在于它通过自我探索和试错来学习，而不是依赖别人给的标准答案，这不仅节省了成本，还让模型变得更聪明、更灵活。

DeepSeek R1模仿人类思考方式的核心在于其纯强化学习训练方式，这种方式更接近人类通过试错和反馈来学习的过程。

与GPT等传统模型依赖大量标注数据进行监督学习不同，DeepSeek R1通过自我探索和环境反馈来优化自身行为，这种方式更符合人类在面对未知问题时的思考模式。
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DeepSeek R1的技术创新点主要包括以下几个方面：

1.强化学习驱动的训练方式

• 1.1 纯强化学习训练：

DeepSeek R1-Zero是首个通过纯强化学习（RL）训练而无需任何监督微调（SFT）数据的模型。这种训练方式突破了以往模型依赖大量标注数据的传统模式，降低了训练成本。

通俗解释

什么是“纯强化学习（RL）训练”？
想象一下，你正在训练一只小狗学会“坐下”的动作。

传统的方法是，你每次让小狗坐下，就给它一块肉，这就是“监督学习”——你告诉它什么是正确的动作，然后奖励它。而“强化学习”就像是让小狗自己去探索，它会尝试各种动作，比如坐下、躺下、转圈……每做一次动作，你就会根据它的表现给它一个评价（比如“好”或“不好”）。小狗会根据这些评价来判断哪个动作是正确的，然后逐渐学会“坐下”。在这个过程中，小狗没有被直接告诉“坐下”是什么样的，而是通过自己的尝试和评价来学习。什么是“无需任何监督微调（SFT）数据”？“监督微调（SFT）”就像是给小狗看很多“坐下”的示范动作，然后让它模仿。这些示范动作就是“监督微调数据”。

而“无需任何监督微调数据”就是说，小狗完全靠自己去探索，没有任何示范动作可以参考。DeepSeek R1-Zero是怎么做到的？DeepSeek R1-Zero这个模型就像是那只完全靠自己探索的小狗。它没有用任何“示范动作”（监督微调数据）来学习，而是完全通过“强化学习”——自己尝试各种动作，然后根据评价来学习。它会尝试回答问题，然后根据回答的好坏来调整自己的行为，最终学会如何更好地回答问题。

这有什么好处？

• 节省成本：不用准备大量的“示范动作”（标注数据），因为标注数据往往需要很多人去标注，成本很高。

• 更灵活：小狗自己探索出来的动作可能更适合它自己，而不是模仿别人的动作。模型通过自己的探索，可能会发现一些新的、更好的方法。

• 更自主：模型完全靠自己学习，就像小狗自己学会了“坐下”，而不是被强迫去模仿别人。总结DeepSeek R1-Zero就像是一只聪明的小狗，它没有看别人的示范，而是通过自己不断地尝试和评价，学会了如何更好地回答问题。这种方法不仅节省了成本，还让模型更加灵活和自主。

• 1.2 多阶段强化学习流程：

DeepSeek R1采用独特的“冷启动+多阶段RL”策略。冷启动阶段引入高质量长推理链数据进行微调，为模型奠定基础并规范输出格式；推理导向RL阶段结合规则奖励机制优化模型在结构化任务中的表现；通用对齐RL阶段融入人类偏好奖励模型，确保模型的安全性和实用性。

对比一下传统方法和DeepSeek R1采用的“冷启动+多阶段强化学习”策略。

传统方法：监督学习（SFT）为主

1.监督学习（SFT）的流程想象一下，你正在教一个小孩学习数学。传统的方法是这样的：

• 准备很多“标准答案”：你给小孩准备了很多数学题，每道题都有标准答案。这些标准答案就是“监督学习数据”。

• 让小孩模仿：你让小孩按照这些标准答案去学习，告诉他：“你看，这道题的答案是这样写的，你也要这样写。”

• 不断纠正：小孩做题的时候，你一直在旁边看着，如果他做错了，你就告诉他哪里错了，然后让他重新做。这个过程就是“监督学习”，小孩通过模仿标准答案来学习。

2.传统方法的局限性

• 需要大量标注数据：准备这些“标准答案”需要很多时间和精力，因为每道题都要有详细的答案和解释。

• 缺乏灵活性：小孩只是模仿标准答案，可能不会自己去思考，遇到稍微复杂一点的问题，就不知道怎么做了。

• 安全性和实用性问题：如果标准答案没有考虑到所有情况，小孩可能会学到一些不安全或不实用的东西。

DeepSeek R1的创新方法：冷启动+多阶段强化学习

1.冷启动阶段

• 基础训练：DeepSeek R1先用一些高质量的长推理链数据进行微调，就像给小孩一些基础的数学题，让他先学会基本的解题方法。这些基础数据帮助模型规范输出格式，就像教小孩怎么写清楚、有条理的答案。

• 打下基础：这个阶段的目标是让模型学会基本的推理和表达能力，就像小孩先学会加减法一样。

2.推理导向的强化学习（Reasoning RL）阶段

• 自我探索：接下来，模型开始自我探索，就像小孩自己去尝试解决更复杂的数学题。模型会尝试各种方法，然后根据奖励机制来判断自己的答案是否正确。

• 奖励机制：如果模型的答案正确，它会得到奖励；如果答案错误，它会受到惩罚。这个过程就像小孩自己做题，如果做对了，就会得到表扬；做错了，就会被提醒。

• 优化推理能力：通过这种方式，模型学会了如何更好地推理和解决问题，就像小孩通过不断尝试和反馈，学会了更复杂的数学题。

3.拒绝采样与监督微调（Rejection Sampling SFT）阶段

• 筛选好的例子：模型从之前的任务中挑选出一些表现好的例子，就像老师从学生的作业中挑选出一些好的答案，然后让其他学生学习。

• 微调能力：通过这些好的例子，模型进一步提升自己在日常任务中的表现，就像小孩通过学习好的例子，学会了如何更好地完成各种任务。

4.通用对齐的强化学习（General Alignment RL）阶段

• 符合人类价值观：最后，模型通过学习人类的偏好，确保自己的输出符合人类的价值观，就像小孩通过学习，学会了如何做一个有礼貌、有道德的人。

• 安全性和实用性：这个阶段的目标是让模型不仅“聪明”，还“友善”，避免产生有害或不恰当的输出。

总结：传统方法 vs.DeepSeek R1的方法

传统方法 DeepSeek R1
数据需求 需要大量标注数据，成本高 不需要大量标注数据，成本低
灵活性 缺乏灵活性，依赖标准答案 自我探索，灵活性高
安全性 可能缺乏全面的安全性 通过人类偏好奖励模型，确保安全性
实用性 可能只适用于特定任务 通过多阶段优化，适用于多种任务

DeepSeek R1通过这种创新的方法，不仅节省了成本，还让模型更加灵活、安全和实用。

2.长链推理与模型蒸馏

• 2.1长链推理技术：

DeepSeek R1采用了长链推理（Chain-of-Thought，CoT）技术，能够逐步分解复杂问题，并通过多步骤逻辑推理解决问题。

通俗解释

想象一下，你正在解一道复杂的数学题。你不会直接写出答案，而是会一步一步地写清楚每一步的计算过程，这样不仅自己能更好地理解，别人也能看懂你的思路。这种一步一步的思考过程就叫“长链推理”。

DeepSeek R1的长链推理
DeepSeek R1也采用了类似的思路。当它遇到一个复杂的问题时，不会直接给出答案，而是会像你一样，一步一步地分解问题，然后逐步推理出答案。比如：

• 问题：如果小明有5个苹果，他给了小红2个，还剩下几个？

• 长链推理过程：

• 小明有5个苹果。

• 小明给了小红2个苹果。

• 5-2=3。

• 所以，小明还剩下3个苹果。

通过这种方式，DeepSeek R1不仅能给出正确的答案，还能清楚地展示它的思考过程，就像你在解题时写清楚每一步一样。

•2.2 模型蒸馏：

DeepSeek R1支持模型蒸馏，开发者可以将其推理能力迁移到更小型的模型中，满足特定场景需求。例如，其精简后的14B和32B模型表现优于QwQ-32B-Preview等先进开源替代方案。
好的！我来用通俗易懂的方式解释一下这两个技术：长链推理技术和模型蒸馏。

通俗解释

想象一下，你有一个非常强大的超级计算机，但它太大了，不适合放在手机里。如果你能把这个超级计算机的“智慧”压缩到一个更小的设备里，同时保留大部分功能，那不是很棒吗？这就是“模型蒸馏”的概念。

DeepSeek R1的模型蒸馏
DeepSeek R1是一个非常强大的模型，但它可能太大了，不适合在一些资源有限的设备上运行（比如手机或者小型服务器）。通过模型蒸馏，开发者可以将DeepSeek R1的推理能力“压缩”到更小的模型中，同时保留大部分性能。

• 具体例子：

• 原始模型：DeepSeek R1是一个非常大的模型，可能有几十亿个参数。

• 蒸馏后的模型：开发者可以将其压缩到一个更小的模型，比如14B（140亿参数）或32B（320亿参数）。

• 性能表现：这些小模型虽然参数少，但通过蒸馏技术，它们的表现依然非常出色，甚至比一些其他先进的开源模型（比如QwQ-32B-Preview）还要好。

为什么有用

• 节省资源：小模型更适合在资源有限的设备上运行，比如手机、小型服务器等。

• 高效部署：小模型的运行速度更快，部署起来也更方便。

• 保留性能：通过蒸馏技术，小模型保留了大部分推理能力，不会因为体积小而失去太多功能。

总结

• 长链推理：就像解题时一步一步写清楚过程，帮助模型更好地理解和解释问题。

• 模型蒸馏：就像把超级计算机的智慧压缩到更小的设备里，让模型更适合在资源有限的场景中使用，同时保留大部分性能。

这两个技术让DeepSeek R1不仅“聪明”，还“灵活”，能够适应各种不同的应用场景。

3.开源与灵活的许可证

DeepSeek R1遵循MIT License开源协议，允许用户自由使用、修改和商用。同时，DeepSeek还开源了R1-Zero和多个蒸馏后的小模型，进一步推动了AI技术的普及与创新。

4.算法框架创新

DeepSeek R1-Zero创新性地采用了

Group Relative Policy Optimization（GRPO）算法

该算法通过组内奖励对比的独特方式来优化策略，避免了传统RL中对复杂价值模型的依赖，为模型训练开辟了新路径。

5.性能表现卓越

DeepSeek R1在多个基准测试中表现出色：
• 在数学-500任务中，通过率达到97.3%。
• 在Codeforces竞赛中，排名百分位达到96.3%，Elo评分为2029。
• 在MMLU（大规模多任务语言理解）任务中，通过率为90.8%。
• 在AIME 2024任务中，Pass@1分数达到79.8%，超越OpenAI-o1。

6.高性价比

DeepSeek R1在性能上与OpenAI的o1相当，但成本仅为o1的几十分之一，具有极高的性价比。7.环境友好DeepSeek R1的高效训练方法减少了与AI模型开发相关的碳足迹，为更可持续的AI研究提供了道路。

写在最后: DeepSeek R1中最棒的亮点和创新:

“纯强化学习训练而无需任何监督微调（SFT）数据”这一特性。

这个创新点在AI领域具有非常重要的意义，因为它彻底改变了模型训练的传统方式，带来了更高的灵活性和更低的成本。以下是从通俗易懂的角度解释为什么这是最棒的亮点：

为什么“纯强化学习训练”是最棒的亮点？

1.不依赖标注数据
传统方法需要大量的标注数据来训练模型，这些数据通常需要人工标注，成本很高。比如，要训练一个语言模型，需要人工标注大量的句子，告诉模型哪些是正确的，哪些是错误的。而DeepSeek R1完全不需要这些标注数据，它通过自己尝试和探索来学习，就像一个小孩通过自己玩耍来学习，而不是依赖家长的不断教导。

2.更高的灵活性
传统方法中，模型只能学习到标注数据中的内容，很难超出这些数据的范围。而DeepSeek R1通过强化学习，可以自己探索出新的方法和策略。比如，一个小孩在玩积木时，可能会发现新的玩法，而不是仅仅模仿大人教他的方法。这种灵活性让模型能够更好地适应各种复杂和多变的任务。

3.更低的成本
标注数据的成本很高，尤其是对于复杂的任务。DeepSeek R1通过强化学习，完全避免了标注数据的成本，大大降低了训练模型的门槛。这使得更多的研究者和开发者能够更容易地开发和部署高性能的AI模型。

4.更接近人类学习方式
人类学习往往不是通过大量的“标准答案”来学习，而是通过尝试、犯错和调整来学习。DeepSeek R1的强化学习方式更接近人类的学习方式，它通过尝试不同的方法，根据反馈来调整自己的行为。这种学习方式不仅更自然，也更有效。

对比其他亮点
虽然DeepSeek R1的长链推理技术和模型蒸馏也很重要，但它们更多是在“如何更好地应用模型”方面做出的优化，而“纯强化学习训练”则是在“如何训练模型”这一更基础的层面上做出了突破。

• 长链推理技术：让模型能够更好地解释自己的思考过程，这是应用层面的优化，帮助模型更好地解决问题。

• 模型蒸馏：让模型能够更高效地部署在资源有限的设备上，这是工程层面的优化，帮助模型更好地适应不同的应用场景。

而“纯强化学习训练”则改变了模型训练的根本方式，这种创新不仅在技术上具有突破性，还为未来的AI研究和开发开辟了新的方向。

总结

DeepSeek R1的“纯强化学习训练而无需任何监督微调数据”是最棒的亮点和创新，因为它不仅降低了训练成本，还提高了模型的灵活性和适应性，更接近人类的学习方式。这种创新为AI的发展带来了新的可能性，是DeepSeek R1最核心的突破点。

进一步地:

DeepSeek R1如何模仿人类思考方式

• 自我探索与试错：DeepSeek R1通过强化学习自主探索问题的解决方案，就像人类在学习新技能时不断尝试和犯错，然后根据结果调整策略。

• 环境反馈：模型根据环境的反馈（奖励或惩罚）来调整自己的行为，类似于人类根据外界反馈调整自己的思考和行动。

• 逐步推理：DeepSeek R1采用长链推理技术，逐步分解复杂问题并进行逻辑推理，这类似于人类在解决复杂问题时的思考过程。

与GPT等传统模型的差异

• 学习方式：

• GPT：依赖大量的标注数据进行监督学习，模型通过模仿这些数据来学习。

• DeepSeek R1：通过强化学习自主探索，不需要依赖大量的标注数据。

• 灵活性与适应性：

• GPT：在面对未见过的问题时，可能依赖于已有的数据模式，缺乏灵活性。

• DeepSeek R1：通过自我探索和反馈调整，能够更好地适应新问题和复杂情况。

• 创造性与推理能力：

• GPT：生成内容基于统计模式，缺乏深层逻辑推理。

• DeepSeek R1：通过长链推理技术，能够进行更复杂的逻辑推理。

总结
DeepSeek R1通过纯强化学习的方式，更接近人类的思考模式，强调自主探索和环境反馈，而不是依赖大量的标注数据。这种方式不仅提高了模型的灵活性和适应性，还增强了其推理能力。