图解DeepSeek R1训练流程

来源：Deepseek R1 论文解读-chance10010​

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DeepSeek-R1：通过强化学习提升大型语言模型的推理能力

论文题目：《DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning 》

论文链接：https://arxiv.org/abs/2501.12948

论文试图解决的问题

这篇论文介绍了一种新的第一代推理模型——DeepSeek-R1系列，旨在通过强化学习（Reinforcement Learning, RL）提升大型语言模型（Large Language Models, LLMs）的推理能力。具体来说，论文试图解决以下几个问题：

1. 无监督数据的推理能力培养
   • 传统LLMs依赖大量监督数据来提升推理能力。
   • 论文提出了一种不依赖监督微调（Supervised Fine-Tuning, SFT）的方法，通过纯强化学习过程来培养模型的推理能力。
2. 推理时的性能扩展
   • 研究如何有效地在测试时扩展推理能力，例如增加推理链（Chain-of-Thought, CoT）的长度。
3. 模型的自进化能力
   • 论文探索LLMs在没有监督数据的情况下，通过自我进化发展推理能力的可能性，特别是纯RL过程。
4. 提高模型的可读性和泛化能力
   • 通过引入冷启动数据和多阶段训练流程，提升模型的可读性和语言混合问题。
5. 小型模型的推理能力提升
   • 通过知识蒸馏技术，将大型模型的推理能力迁移到小型模型，以提高效率。

相关研究

推理增强研究

• OpenAI的o1系列模型: 通过增加CoT推理过程长度，提升数学、编程、科学推理等任务的性能。

过程和结果的奖励模型（Process-Based Reward Models）

• Lightman et al. (2023): 提出基于过程的奖励模型，引导模型更好地进行推理。
• Uesato et al. (2022): 提供过程和结果的反馈。
• Wang et al. (2023): 研究奖励模型如何引导模型更好推理。

强化学习（Reinforcement Learning）

• Kumar et al. (2024): 探索如何使用强化学习训练语言模型进行自我修正。
• Shao et al. (2024) & Wang et al. (2023): 研究强化学习在推理任务中的有效性。

搜索算法

• Feng et al. (2024), Trinh et al. (2024), Xin et al. (2024): 探索蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search）和束搜索（Beam Search）在推理任务中的应用。

模型蒸馏（Model Distillation）

• Qwen (2024b) & Llama (Dubey et al., 2024): 论文利用这些基础模型进行知识蒸馏，以提升小型模型推理能力。

人类偏好对齐（Aligning with Human Preferences）

• Hendrycks et al. (2020), Gema et al. (2024), Wang et al. (2024): 研究多任务语言理解的基准测试，帮助模型对齐人类偏好。

代码和数学基准测试

• Jain et al. (2024) & MAA (2024): 评估代码和数学任务的基准测试。

论文如何解决这些问题？

1. 引入DeepSeek-R1-Zero模型

• 无监督强化学习（RL）: 不依赖SFT，展示出色推理能力。
• 自进化: 训练过程中自然发展推理行为，如自我验证、反思、长CoT推理链。

2. 引入DeepSeek-R1模型

• 多阶段训练 & 冷启动数据: 解决DeepSeek-R1-Zero的可读性和语言混合问题。
• 冷启动数据收集: 通过少量提示和模型自生成答案，微调DeepSeek-V3-Base模型作为RL起点。

3. 强化学习算法

• Group Relative Policy Optimization (GRPO): 通过组分数估计基线，避免使用与策略模型同样大小的评论模型，降低RL训练成本。

4. 奖励建模

• 准确性奖励和格式奖励: 采用基于规则的奖励系统，训练模型生成特定格式的推理过程和最终答案。

5. 训练模板

• 推理过程和答案的模板: 训练模型首先生成推理过程，然后生成最终答案。

6. 知识蒸馏

• 大型模型向小型模型迁移推理能力: 使用Qwen2.5和Llama作为基础模型，从DeepSeek-R1进行蒸馏，提升小型模型推理能力。

7. 实验和评估

• 广泛基准测试: 数学、编程、知识问答等任务，验证模型性能。

论文实验

1. DeepSeek-R1 评估
   • 基准测试: MMLU、C-Eval、SWE-Bench Verified、Codeforces等。
   • 开放性任务: 采用AlpacaEval 2.0和Arena-Hard评估。
   • 与其他模型比较: DeepSeek-V3, Claude-Sonnet-3.5, GPT-4o, OpenAI-o1-mini等。
2. 知识蒸馏模型评估
   • 小型模型性能: AIME 2024, GPQA Diamond, Codeforces等任务。
   • 与开源模型比较: 与QwQ-32B-Preview等进行对比。
3. 实验设置
   • 最大生成长度: 32,768个token。
   • 评估方法: 使用pass@k评估，并报告pass@1结果。
   • 共识结果: 对AIME 2024，报告使用64个样本的共识（多数投票）结果。

未来研究方向

1. 长期推理链（Long CoT）: 增强函数调用、多轮对话、复杂角色扮演、JSON输出等任务能力。
2. 优化多语言处理能力: 解决DeepSeek-R1在非中文或英文查询时的语言混合问题。
3. 减少对提示的敏感性: 优化零样本设置下的性能。
4. 提升软件工程任务的效率: 采用拒绝采样或异步评估提高性能。
5. 扩展模型规模和数据: 进一步提升推理能力。
6. 优化GRPO算法: 提高训练效率和模型性能。
7. 更复杂的奖励系统: 结合规则和神经网络方法优化奖励建模。
8. 多模态输入的处理: 跨领域任务推理能力增强。
9. 增强安全性和伦理性: 避免有害内容生成。
10. 模型实际应用: 在教育、医疗咨询、客户服务等领域部署。

论文总结

论文提出DeepSeek-R1系列模型，利用强化学习提升LLMs推理能力。通过多阶段训练、奖励建模、知识蒸馏等手段，提升推理能力，并在多个基准测试中验证有效性。此外，论文开源模型和相关工具，支持研究社区进一步探索和改进。