DeepSeek R1推理模型：中国AI技术的新里程碑

引言

在人工智能领域，DeepSeek R1推理模型的推出标志着中国AI技术的又一重大突破。该模型不仅在推理能力上表现出色，还通过创新的训练方法和强化学习策略，展示了其在复杂问题解决中的潜力。

训练流程解析

阶段一：COT数据质量提升

1. 基座模型：使用DeepSeek V3 Base作为初始基座。
2. 训练步骤：
   • SFT训练：用初始逻辑推理数据进行监督微调。
   • RL强化训练：优化得到Model RL-1，提升推理轨迹的生成质量。
3. 核心目的：生成更高质量的新COT数据，随后弃用Model RL-1，仅保留新数据。

阶段二：干净基座再训练

1. 基座模型回退：重新使用原始DeepSeek V3 Base，避免低质量数据污染。
2. 数据混合：使用新COT数据和Post-training数据，防止模型遗忘其他能力。
3. 训练流程：再次回到base模型上，进行SFT和两阶段RL训练。

技术价值思考

1. 无需SFT的RL训练：r1 zero证明了无需显式提供long cot数据，仅通过RL训练即可取得强大的reasoning能力。
2. 自我进化：随着训练steps的增加，r1 zero倾向于产出更长的response，并出现反思行为。
3. 小模型的推理能力提升：通过知识蒸馏和强化学习，小模型的推理能力也能显著提升。

实践应用

高考数学测试

在《2024年高考新课标一卷数学真题》测试中，DeepSeek-R1表现优异，准确率远超其他模型。

Deepscaler项目

UC伯克利的研究团队基于DeepSeek-R1-Distilled-Qwen-1.5B，通过简单的强化学习微调，得到了全新的DeepScaleR-1.5B-Preview，在AIME2024基准中，Pass@1准确率高达43.1%。

Logic-RL项目

中科大某大四科研小组复现了Logic-RL项目，证明了通过三阶段Rule Based RL，模型学会了多路径探索、回溯分析和阶段性总结等复杂推理行为。

结论

DeepSeek R1推理模型通过其创新的训练方法和强大的推理能力，不仅展示了中国AI技术的进步，也为全球AI领域的发展提供了新的思路和方向。未来，随着更多实践应用的展开，该模型有望在更多领域发挥其潜力，推动AI技术的进一步发展。