DeepSeek-R1: 通过纯强化学习打造的推理型大模型

近年来，大语言模型（LLMs）经历了快速迭代与进化，在推理能力方面的突破尤为引人注目。其中，OpenAI的o1系列模型通过延长思维链（Chain-of-Thought）推理过程，在数学、编程和科学推理等任务上取得了显著进展。然而，如何有效地提升模型的推理能力仍是一个开放性问题。在这样的背景下，DeepSeek团队提出了两种创新方案：完全依赖强化学习的R1-Zero，以及结合冷启动的R1模型。这项研究不仅展示了强化学习在提升模型推理能力方面的潜力，更为整个领域提供了全新的技术路线。

DeepSeek-R1-Zero: 无监督数据的纯强化学习方案

在大语言模型的训练中，监督数据一直扮演着关键角色。然而，高质量监督数据的获取不仅耗时耗力，还可能限制模型的创新潜力。DeepSeek团队大胆尝试，完全抛弃监督数据，开创性地提出了R1-Zero方案，这一突破性的尝试为行业带来了全新的思路。

DeepSeek-R1-Zero的核心创新在于完全摒弃了传统方法中对监督数据的依赖，直接在基座模型上应用强化学习。这一方案采用了GRPO (Group Relative Policy Optimization)算法，其特点是无需训练额外的Critic模型，从而大幅降低了训练成本。在奖励机制设计上，模型使用纯规则性奖励，包括答案准确性奖励和输出格式规范两个维度。

在训练模板设计上，要求模型先给出推理过程再给出最终答案，通过<think>和<answer>标签进行规范化输出。评估过程中，研究团队以AIME 2024等高难度推理型任务为基准，每个问题采样16个回答以确保评估稳定性。结果表明，模型的pass@1性能从初始的15.6%显著提升至71.0%，当使用多数投票机制时，准确率更是达到86.7%，超越了OpenAI-o1-0912的表现。

在训练过程中，研究人员观察到了模型的自我进化现象：随着训练的深入，模型的思考时间逐步延长，并自发形成了反思、探索多种解法等高级认知行为。特别值得一提的是模型出现的"顿悟时刻"，即在解题过程中，模型学会了重新评估初始方法并调整解题策略。然而，DeepSeek-R1-Zero也存在明显的局限性，主要表现在输出的可读性较差，且经常出现语言混杂的现象。

DeepSeek-R1: 冷启动的强化学习方案

虽然R1-Zero在技术层面实现了突破，展示了纯强化学习的巨大潜力，但在实际应用中仍面临输出可读性差、语言混杂等挑战。为了解决这些问题，同时进一步提升模型性能，研究团队在保持强化学习核心优势的基础上，创新性地融入了监督学习的优点，开发了更加完善的DeepSeek-R1方案。

为了克服R1-Zero的局限性，研究团队开发了DeepSeek-R1。这一改进版本首先引入了冷启动阶段，通过构建高质量的思维链（Chain-of-Thought，CoT）数据对模型进行初始微调。在输出格式上，采用了更规范的设计：使用特殊标记分隔推理过程与总结，显著提升了输出的可读性。

在强化学习阶段，DeepSeek-R1特别关注编程、数学、科学等存在明确答案的任务领域。为解决语言混杂问题，团队创新性地引入了语言一致性奖励机制。数据构建方面，团队收集了约60万条推理相关样本和20万条非推理任务数据，涵盖写作、问答等多个领域，并对DeepSeek-V3-Base进行了两轮微调。

在最后的全场景强化学习阶段，DeepSeek-R1通过整合规则奖励和偏好奖励，在保持强大推理能力的同时，着重提升了模型输出的实用性与安全性。这一阶段的训练确保了模型能够在各类场景下保持稳定的表现。

模型蒸馏：向小模型迁移能力

随着大模型能力的不断提升，如何让这些技术进步真正服务于更广泛的应用场景，特别是计算资源受限的环境，成为一个重要课题。DeepSeek团队选择通过模型蒸馏技术，将先进的推理能力从大模型迁移到更轻量级的模型中，这一工作为推理能力的普及化开辟了新的可能。

为了使更多轻量级模型获得类似的推理能力，研究团队开展了模型蒸馏工作。通过利用前期积累的80万训练样本，成功将相关能力迁移至Qwen和Llama等主流开源模型。值得注意的是，蒸馏过程仅使用了监督微调方法，未采用强化学习，这为社区进一步探索提供了广阔空间。

这项工作展示了强化学习在提升大模型推理能力方面的巨大潜力，尤其是纯强化学习方案的可行性。同时，通过引入冷启动和全场景训练，DeepSeek-R1在保持推理能力的同时，也实现了更好的可用性，为未来大模型的发展提供了重要参考。