【人工智能】DeepSeek R1的链式思维

DeepSeek R1入门指南

DeepSeek R1入门指南

导读

大家好，很高兴又和大家见面啦！！！

上一篇我们介绍了 DeepSeek R1 的大语言模型类别——推理型大语言模型。因此我们也知道了 DeepSeek R1 是擅长处理逻辑密度高的任务。

大家这段时间在使用 DeepSeek R1 的过程中肯定会看到下面这一幕：

DeepSeek R1的推理过程

我们在向 R1 提出问题后，R1 会向我们展示它对于这个问题的思考过程，在完成思考后，它才能给出对应的回答。

我们不难发现，R1 的一个思考过程是有点类似于我们人类在遇到问题时的一个思考过程，R1 为什么能够像我们人类一样进行思考呢？

在今天的内容中我们将会进一步探索 R1 的思维方式，下面我们就直接进入今天的主题吧！！！

一、COT链式思维

COT（Chain of Thought）链式思维是一种让模型在回答问题时，生成一系列中间推理步骤，类似人类思考过程的方法。通过逐步推导，而不是直接给出答案，帮助模型更好地处理复杂问题，提升推理能力和准确性，让模型输出的答案更具可解释性。

1.1 大语言模型的分类

CoT链式思维的出现将大模型分为了两类：

1. “概率预测（快速反应）”模型
2. 概率预测模型是基于已有数据，通过统计分析、机器学习等方法，挖掘数据中的规律和模式，进而对未来事件发生的概率进行估计的模型。例如，在金融领域预测股票价格上涨或下跌的概率；在医疗领域预测病人患某种疾病的可能性等
3. “链式推理（慢速思考）”模型。
4. 链式推理模型，通常如COT（链式思维）相关模型，是让模型在解决问题时，将推理过程分解为一系列中间步骤，像链条一样逐步推导，从已知信息出发，通过一环扣一环的逻辑推理得出最终结论，以提高复杂问题的解决能力和结果的可解释性 。

1.2 差异化对比

下面我们从7个维度来了解一下两种模型的之间的差异：

1.2.1 性能表现

概率预测模型

• 在处理大规模数据时，部分概率预测模型能快速给出预测结果，计算效率较高。像高斯混合模型，在图像识别、语音识别等领域，对特征数据进行聚类分析，从而预测类别归属，准确率有一定保障。但面对复杂的非线性关系数据，传统概率预测模型的精度会受到影响，例如朴素贝叶斯模型在特征相关性较强的数据集中，分类效果不佳。

cot 链式推理模型

• 在推理任务上，cot 链式推理模型表现出色，能深入分析问题，推理出准确结果。在复杂数学证明题中，模型通过链式推理，一步步推导，展现出较高的解题准确率。不过，当面对超长文本或复杂逻辑嵌套过多的任务时，模型的推理速度会下降，对硬件资源的消耗也会增加。

1.2.2 运算原理

概率预测模型

• 基于概率论和统计学原理，通过对历史数据的学习，构建概率分布模型。例如，逻辑回归模型假设数据服从伯努利分布，通过极大似然估计等方法求解模型参数，从而预测事件发生的概率。它将输入特征通过线性组合，并经过 sigmoid 函数映射到 0 - 1 之间的概率值。

cot 链式推理模型

• 依据思维链的构建，将复杂问题拆解为多个子问题，按照逻辑顺序依次推导。以 GPT - 4 为例，在解决问题时，它会根据输入问题，结合自身学习到的知识，先确定问题的关键信息，然后逐步推导中间步骤，每一步推导都基于前一步的结果和知识储备，最终得出结论。

1.2.3 决策能力

概率预测模型

• 根据预测概率做出决策，一般设定一个概率阈值，当预测概率超过阈值时，判定为正类。在医疗诊断中，通过检测指标预测患病概率，若概率超过设定阈值，医生会考虑进一步检查或采取治疗措施。但这种决策方式依赖于阈值的设定，阈值选择不当可能导致误判。

cot 链式推理模型

• 通过推理过程中的证据和逻辑关系进行决策。在自动驾驶场景下，模型会根据传感器收集的信息，如路况、车速、行人位置等，通过链式推理判断是否需要加速、减速或转向，决策过程更加智能和灵活，能处理多种复杂情况。

1.2.4 创造力

概率预测模型

• 本身缺乏创造力，主要基于已有数据模式进行预测。在股票价格预测中，模型根据历史价格和交易量等数据预测未来价格走势，无法创造新的投资策略或市场趋势。

cot 链式推理模型

• 具有一定创造力，在艺术创作、文案撰写等任务中有所体现。如 Midjourney 可以根据用户输入的文字描述，通过链式推理，将抽象概念转化为具体的图像元素，创作出独特的艺术作品；在文案创作中，能生成新颖的广告文案、故事等，展现出一定的创新能力。

1.2.5 人机互动能力

概率预测模型

• 人机互动能力较弱，主要以数据输入和结果输出为主。在风险评估系统中，用户输入相关数据，模型输出风险概率，缺乏与用户的深度交互。

cot 链式推理模型

• 人机互动能力较强，能理解用户的自然语言提问，并给出详细解答。以智能客服为例，用户提出问题后，模型能理解问题含义，通过链式推理给出准确回复，还能根据用户的追问进一步完善答案，实现良好的交互体验。

1.2.6 问题解决能力

概率预测模型

• 擅长解决有明确数据模式和规律的问题。在销售预测中，根据历史销售数据和市场趋势，预测未来销售额，为企业制定生产和销售计划提供依据。但对于没有历史数据参考或问题定义不明确的情况，解决能力有限。

cot 链式推理模型

• 可以解决复杂的、开放性的问题。在科学研究中，面对未知的科学问题，模型通过链式推理，结合已有的科学知识和研究成果，提出假设和解决方案，为科研人员提供思路和参考。

1.2.7 伦理问题

概率预测模型

• 可能存在数据偏差问题，若训练数据存在偏差，会导致预测结果不公平。在贷款审批中，如果训练数据中对某一群体存在偏见，可能导致该群体在贷款审批中受到不公平对待。此外，模型的可解释性差，用户难以理解预测结果的依据，存在决策黑箱问题。

cot 链式推理模型

• 可能生成有害或误导性的内容，如传播虚假信息、煽动性言论等。在信息传播中，如果模型生成的虚假新闻被广泛传播，会造成不良社会影响。同时，模型在处理涉及隐私和敏感信息的问题时，也可能存在隐私泄露风险。

二、DeepSeek R1 的思维模型

2.1 类型

• 从技术原理看，DeepSeek R1通过多阶段训练，结合冷启动数据微调与推理导向的RL训练等，能生成较长、较复杂的推理步骤。DeepSeek R1 系列模型运用强化学习进行训练，这使得它的推理过程充满大量反思与验证；
• 从性能表现看，DeepSeek R1在AIME 2024、MATH-500等多个复杂基准测试任务上表现出色，能处理复杂的数学、编码、逻辑推理等任务并达到较高准确率，展现出了强大的推理能力。

以上这些都表明DeepSeek R1具有强COT能力，因此 DeepSeek R1 是COT链式推理模型。

2.2 优势

DeepSeek R1 的链式思维在数学、代码以及复杂逻辑推理任务上有着突出表现。与其他模型相比，它能为用户呈现完整的思考过程，这是许多模型所不具备的。在数学竞赛题的解答上，它不仅能算出正确答案，还能详细解释每一步的推导依据，帮助用户理解解题思路。在代码编写中，它生成的代码可读性高，因为其构建过程遵循清晰的逻辑链条，便于后续维护和修改。而且，在仅有极少标注数据的情况下，通过强化学习技术，它依然能极大提升推理能力，在自然语言推理等任务上性能比肩 OpenAI o1 正式版。

2.3 实际应用案例

在科研领域，DeepSeek R1 的链式思维助力研究人员快速分析复杂的实验数据和文献资料。比如在生物学研究中，面对海量的基因数据和相关研究成果，它能通过链式推理，挖掘数据之间的潜在联系，帮助科研人员提出新的研究假设。在工业生产中，它可以优化生产流程，通过对生产环节的逻辑分析，找出可能存在的效率瓶颈，并提出改进方案。在教育领域，它能充当智能辅导工具，根据学生的问题，以链式思维的方式进行解答，引导学生掌握知识的内在逻辑。

结语

在今天的内容中我们介绍了什么是COT链式思维：

• COT（Chain of Thought）链式思维是一种让模型在回答问题时，生成一系列中间推理步骤，类似人类思考过程的方法。通过逐步推导，而不是直接给出答案，帮助模型更好地处理复杂问题，提升推理能力和准确性，让模型输出的答案更具可解释性。

大语言模型根据自身的思维方式，可以将其分为两大类：

前者适合快速反馈，处理即时任务；后者通过推理解决复杂问题。根据二者的差异以及任务需求，选择合适的模型，可以更好的帮助我们解决实际问题。

DeepSeek R1 就是一种具有强大COT能力的大语言模型，其链式思维在数学、代码以及复杂逻辑推理任务上有着突出表现。

今天的内容到这里就全部结束了，在下一篇内容中我们探讨一下在处理不同的任务时，如何选择合适的大语言模型，才能更好的帮助我们解决问题，大家记得关注哦！

如果大家喜欢博主的内容，可以点赞、收藏加评论支持一下博主，当然也可以将博主的内容转发给你身边需要的朋友。最后感谢各位朋友的支持，咱们下一篇再见！！！