DeepSeek-R1 可以说是人工智能领域的新晋学霸。对于整个行业而言，其重要性体现在以下方面：

• 作为开源权重模型，提供了更小规模的蒸馏版本；
• 公开了有望复刻像 OpenAI o1 这样的解题高手的训练方法论。

在本文中，我们将详细了解“学霸究竟是如何养成的”。

1、LLM学霸的养成三阶段

与大多数现有学生（大模型）一样，DeepSeek-R1 采用逐token生成机制，但它在数学和推理任务上尤为突出，秘诀在于通过生成解释思考过程的 token（类似解题时的草稿步骤），深入拆解问题逻辑。

养成一个LLM学霸通常需要三步：

• 基础学习阶段（语言建模阶段）： 使用海量网络数据训练模型预测下一个词，形成基础模型。就像小学生背诵字典打基础。

• 专项训练阶段（监督微调阶段）： 接受大量"解题示范"指导，使模型更擅长遵循指令和回答问题，这一步会生成一个经过指令微调的模型，即监督微调（SFT）模型。

• 实战演练阶段（偏好调整阶段）： 通过模拟考试（人类偏好对齐）提升应试能力，最终达到实用水平，生成可供用户在各种平台和应用中交互使用的偏好调整大模型。

2、DeepSeek-R1 的学习秘籍

DeepSeek-R1 的构建遵循大模型的通用训练流程。第一步的具体细节源自之前关于 DeepSeek-V3 模型的论文。R1 使用该论文中的基础模型（并非最终的 DeepSeek-V3 模型），并同样经历监督微调和偏好调整步骤，但具体实现细节有所不同。

在优秀学生 R1 的培养过程中，有三个特别之处值得关注：

2.1长链推理的监督微调数据

R1 训练过程中使用了 60 万个长链推理示例（如数学题的详细解题步骤），每条数据都像 “解题笔记”，记录从问题到答案的完整思考过程。这类高质量的推理数据极为稀缺，并且大规模人工标注的成本极高（想想让人写 60 万道题的解析！）。因此，如何构造这些数据集，成为 R1 成为学霸的第二个关键点。

2.2高质量的推理大语言模型

这些数据由 R1 的前身模型（一个专注推理的“偏科学霸”）生成。该中间模型并不适合作为通用 LLM 使用，特别之处在于其创建过程仅需少量标注数据，结合大规模强化学习，就能生成擅长解决推理问题的模型。

这个未命名的专业推理模型的输出，可用于训练一个更通用的模型，使其在满足用户对大语言模型期望的同时，也能处理非推理任务。

2.3基于大规模强化学习构建推理模型

这一过程分为两个步骤：

2.3.1.大规模推理导向强化学习（R1-Zero）

在此步骤中，强化学习被用于创建中间推理模型，该模型随后用于生成监督微调的推理示例。而这一模型得以创建的关键，是早期通过实验生成的 DeepSeek-R1-Zero 模型。

R1-Zero 的特殊之处在于，它不依赖监督微调训练集即可在推理任务中表现出色。跳过传统的 “监督微调” 步骤，直接从预训练基础模型进入强化学习训练，性能媲美 OpenAI 的 o1 模型。

这一突破意义重大，因为数据长期以来一直是大模型的核心驱动力。该模型却打破了常规，原因有二：

• 现代基础模型足够强（基于 14.8 万亿高质量文本训练，好比扎实的知识储备）；
• 与通用对话或写作任务不同，推理问题可通过自动验证或标注解决。下面通过一个例子说明。

推理问题的自动验证示例

以下是强化学习训练中的一个提示 / 问题：

编写 Python 程序，接收一个数字列表，返回排序后的列表，并在开头添加 42。

这类问题支持多种自动验证方式：

• 代码检查工具可判断生成的内容是否为合法 Python 代码；
• 执行代码可验证其能否运行；
• 现代代码LLM可生成单元测试以验证预期行为；
• 甚至可进一步测量执行时间，使训练过程更倾向于高性能解决方案。

训练时可向模型提出此类问题，生成多个可能的解决方案：

自动检查（无需人工干预）可发现：第一个输出非代码，第二个是代码但非 Python，第三个通过代码检查但单元测试失败，第四个为正确解。

这些信号可直接用于模型优化，当然这需基于大量示例（小批量）和连续训练步骤。

如下图所示，通过这些奖励信号和模型更新，模型在强化学习训练过程中持续提升任务表现。

与模型推理能力的提升相对应的是生成响应的长度，模型会生成更多思考 token 以处理问题。

尽管 DeepSeek-R1-Zero 的推理能力很强，并自主发展出意想不到的高效推理行为，但它但 “说话” 不流畅（如可读性差、中英文混杂）。R1 旨在成为更实用的模型，因此并未完全依赖强化学习流程，强化学习过程主要应用在两个方面：

• 创建中间推理模型以生成监督微调数据点；
• 训练 R1 模型以提升推理与非推理任务表现（使用其他类型验证器）。

2.3.2.利用中间推理模型生成监督微调推理数据

为提升中间推理模型的实用性，需在数千个推理问题示例（部分由 R1-Zero 生成并筛选）上对其进行监督微调训练，论文中将此称为 “冷启动数据”。

有人可能会问：既然已有这些数据，为何还要依赖强化学习？这是因为数据规模的差异。该数据集可能仅有 5000 个示例（较易获取），但训练 R1 却需要 60 万个示例。中间模型填补了这一缺口，能够合成生成极为宝贵的数据。

监督微调的核心是向模型提供 “提示+正确答案” 形式的训练示例。如图所示，以下是两个监督微调训练示例：

2.3.3.通用强化学习训练阶段

这一步使 R1 能够出色完成推理及其他非推理任务。流程与前述强化学习类似，但由于涉及非推理应用，它引入了一个基于有用性和安全性的奖励模型（与 Llama 模型类似），用于处理这类应用中的提示信息。让 R1 成为全能学霸！

3、架构

与 GPT-2 和 GPT-3 诞生初期的模型类似，DeepSeek-R1 由 61 个 Transformer 解码器块堆叠而成。前三个是密集层（通用处理单元，类似大脑的基础思考区），其余为混合专家层（MoE，每个专家专注特定任务，如数学、代码、语言理解，类似团队协作，提升效率）。

模型维度和其他超参数如下：

有关模型架构的更多细节在《DeepSeek-V3 Technical Report》、《DeepSeekMoE: Towards Ultimate Expert Specialization in Mixture-of-Experts Language Models》两篇论文中有所介绍。

至此，DeepSeek-R1的学霸养成路径已清晰可见：

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