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(调试着R1的API接口,看着控制台瀑布般流淌的思维链日志)此刻我仿佛看到AlphaGo的棋谱在代码世界重生——这是属于推理模型的AlphaZero时刻。
DeepSeek 发布的 V3、R1-Zero、R1 三大模型,代表了一条从通用基座到专用推理的完整技术路径。许多读者对三者的关系存在困惑,本文将通过流程图解、差异对比、训练逻辑拆解三大模块,彻底厘清它们的定位与联系。
维度 | DeepSeek-V3 | R1-Zero | DeepSeek-R1 |
---|---|---|---|
定位 | 通用基座模型 | 纯 RL 训练的推理实验模型 | 多阶段优化的商用推理模型 |
训练方法 | 预训练 + SFT | 纯强化学习(GRPO 算法) | SFT → RL → SFT → RL与SFT混合训练 |
数据依赖 | 通用语料 + 标注数据 | 数学/代码数据(无需标注) | RL 生成数据 + 人类偏好数据 |
推理能力 | 基础问答 | 强推理但语言混杂 | 强推理 + 语言规范 |
可用性 | 通用场景 | 实验性(不可直接商用) | 全场景适配(客服、编程等) |
开源状态 | 开源 | 未开源 | 开源 |
流程图解读:
DeepSeek-R1 通过四大阶段实现了能力与实用性的完美平衡:
当看到DeepSeek论文中训练曲线图时我突然意识到:强化学习 正在重写游戏规则。就像AlphaZero抛弃人类棋谱
DeepSeek-R1 的训练过程可以分为四大步骤,每一步都像是炼金术中的独门秘技:
这个阶段,DeepSeek-R1 还只是个“新手”。它要做的就是“抄作业”——学习少量高质量的 CoT(思维链)数据。这些数据就像“武功秘籍”中的“图解”,告诉 DeepSeek-R1 什么是正确的推理过程。
(对照自己调试Agent的经历)初始阶段如同给新生儿植入基础反射:
收集1000+高质量CoT数据(相当于婴儿的看图识字卡)
精细调整prompt格式(建立神经元的「输入输出规范」)
引入语言一致性奖励(避免中英文混杂的「精神分裂」)
这个阶段的核心矛盾是:如何在最小化人工干预的前提下,建立可扩展的推理 范式。DeepSeek的方案像给模型安装「脚手架」,既约束探索方向,又不限制创新空间。
如同教孩童写字,先临摹字帖,再迈向自主创作。
有了“冷启动”的基础,DeepSeek-R1 进入了“实战演练”阶段——RORL(推理导向的强化学习)。
这个阶段,DeepSeek-R1 不再只是“抄作业”,而是要自己“解题”。它会尝试各种推理路径,并通过 GRPO(Group Relative Policy Optimization)算法来评估自己的表现。
GRPO 就像一位“裁判”,根据 DeepSeek-R1 的“答题”情况打分,并指导它如何改进。
这个阶段,DeepSeek-R1 主要依靠规则奖励(Rule-based Reward)来“修炼”。规则奖励就像“武功秘籍”中的“口诀”,告诉 DeepSeek-R1 哪些是“正确”的推理步骤。
经过“实战演练”,DeepSeek-R1 已经具备了一定的推理能力。接下来,它开始“自创武功”——生成高质量的 训练数据。
这个阶段,DeepSeek-R1 会利用拒绝采样(Rejection Sampling)和 CoT 提示(CoT Prompting)来生成数据。拒绝采样就像“筛选器”,确保生成的数据符合要求;CoT 提示则像“模板”,帮助 DeepSeek-R1 生成各种类型的 SFT 数据。
类似厨师研发新菜后,将成功配方整理成食谱,供团队学习。
这个阶段,DeepSeek-R1 将之前学到的所有“招式”融会贯通。它会再次进行 SFT 微调,并引入人类偏好奖励(Human Preference Reward),让自己的推理能力更上一层楼。
人类偏好奖励就像“武林大会”的“观众投票”,让 DeepSeek-R1 知道什么样的推理结果更受欢迎。
正如武林高手在大赛中通过观众投票验证实力,DeepSeek-R1 经过这一阶段实现了真正的能力整合。
在推理模型的演进过程中,常见以下几个误区:
此外,对于如下常见问题:
传统模型依赖海量标注数据,而 RL 训练则让模型从“被动模仿”转变为“主动探索”,极大突破了数据瓶颈,让推理能力迈向新高。
拒绝复杂设计,DeepSeek-R1 未采用诸如 MCTS 复杂搜索,而是依托清晰的规则奖励与 Scaling Law,在追求性能的同时兼顾工程效率。
(保存完最后一个DS案例的日志)看到R1设身处地的为我的粗糙的提示词思考时,我突然想起邱锡鹏教授的话:「强推理模型的终点是Agent」。而今天,我们正站在这个转折点上——这不是终结,而是新炼金时代的开始。
技术永远在追问:我们能否做得更优雅? 而R1的回答是:让强化学习重新定义可能性的边界。
从 V3 到 R1,DeepSeek 完成了一条基座赋能 → 纯 RL 验证 → 多阶段优化的完整技术路径。这场演进不仅是算法的胜利,更是开源精神的体现——它证明:最强的推理能力,可以诞生于开放协作的土壤。
正如 DeepSeek 写道:
“ AI 的终极目标不是取代人类,而是让机器学会思考,人类学会协作。”
参考资料
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