大模型论文速读DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning2025.1

全文摘要

本文介绍了DeepSeek-R1及其两个版本：DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1。通过大规模强化学习（RL）训练的DeepSeek-R1-Zero具有出色的推理能力，并且自然地出现了许多强大的推理行为。然而，它也存在一些问题，如可读性差和语言混合等。为了解决这些问题并进一步提高推理性能，作者引入了DeepSeek-R1，该模型在多阶段训练和冷启动数据之前进行RL训练。实验结果表明，DeepSeek-R1在推理任务上的表现与OpenAI-o1-1217相当。此外，作者还开源了DeepSeek-R1-Zero、DeepSeek-R1以及基于Qwen和Llama的六个密集模型（1.5B、7B、8B、14B、32B、70B）。

论文方法

方法描述

该论文提出了两种方法来提高模型的推理能力：一种是直接应用强化学习（RL）到基础模型上，另一种是将更大模型的推理模式“蒸馏”到更小的模型中。

在第一种方法中，研究人员直接使用RL对基础模型进行训练，而无需依赖监督微调（SFT）。这种方法允许模型探索链式思维（CoT），以解决复杂问题，并开发出DeepSeek-R1-Zero。DeepSeek-R1-Zero展示了自我验证、反思和生成长链CoT等能力，标志着研究社区的重要里程碑。值得注意的是，这是第一个公开的研究证明，通过纯RL激励LLM的推理能力可以实现，无需SFT。这一突破为未来的发展铺平了道路。

在第二种方法中，研究人员引入了一种管道来开发DeepSeek-R1。该管道包括两个RL阶段，旨在发现更好的推理模式并与人类偏好相一致，以及两个SFT阶段，作为模型推理和非推理能力的种子。他们相信这个管道将会使工业受益，创造更好的模型。

方法改进

该论文的主要贡献之一是对现有方法进行了改进。研究人员直接应用RL到基础模型上，而不是先进行监督微调。此外，他们还演示了如何将更大模型的推理模式“蒸馏”到更小的模型中，从而提高了性能。

解决的问题

该论文解决了自然语言处理中的推理问题。通过直接应用RL到基础模型上，研究人员能够探索链式思维，以解决复杂问题。此外，他们还演示了如何将更大模型的推理模式“蒸馏”到更小的模型中，从而提高了性能。这些方法有助于提高模型的推理能力和性能，为自然语言处理领域的进一步发展提供了重要的支持。

论文实验

本文主要介绍了对大型语言模型的推理能力进行强化的方法，并进行了多项对比实验来验证其效果。具体来说，本文首先使用基于规则的奖励系统和纯强化学习方法来训练一个基础模型DeepSeek-R1-Zero，该模型在数学问题上的表现优异。然后，通过收集一些高质量的数据作为冷启动数据，将这些数据用于进一步优化模型，得到强化学习与人类友好型数据相结合的新模型DeepSeek-R1。最后，作者还使用了模型蒸馏技术，将强化学习的能力应用到更小的模型中。

接下来，我们详细介绍每个对比实验的具体内容：

1. 对比实验一：DeepSeek-R1-Zero vs DeepSeek-R1 在这个实验中，作者比较了两个模型的表现。其中，DeepSeek-R1-Zero是只使用强化学习训练的模型，而DeepSeek-R1则是结合了强化学习和人类友好型数据训练的模型。结果表明，DeepSeek-R1相对于DeepSeek-R1-Zero在多个基准测试上表现更好，尤其是在编程相关的任务上。这说明加入人类友好型数据可以显著提高模型的性能。
2. 对比实验二：DeepSeek-R1 vs DeepSeek-V3 在这个实验中，作者比较了DeepSeek-R1和DeepSeek-V3这两个模型的表现。结果表明，DeepSeek-R1在大多数基准测试上都优于DeepSeek-V3，特别是在需要长链思维的任务上（如编程）。这进一步证明了强化学习对于提高模型推理能力的有效性。
3. 对比实验三：DeepSeek-R1 vs Qwen2.5-Math-1.5B等其他基线 在这个实验中，作者比较了DeepSeek-R1和其他几个基线模型的表现。结果表明，DeepSeek-R1在大多数基准测试上都优于其他基线模型，特别是在需要长链思维的任务上（如编程）。这再次证实了强化学习对于提高模型推理能力的重要性。

综上所述，本文的实验结果表明，通过使用强化学习和人类友好型数据，可以显著提高大型语言模型的推理能力。这种方法不仅适用于解决传统的自然语言处理任务，还可以应用于其他领域，如编程和数学。

论文总结

文章优点

本文提出了一种基于强化学习的方法来增强模型的推理能力，并在多个任务上取得了优异的表现。作者通过将大型模型用于强化学习训练，并使用数据蒸馏技术将其转移到较小的模型中，从而提高了模型的性能。此外，文章还分享了作者在开发过程中遇到的失败经验，为读者提供了有价值的参考。

方法创新点

本文的主要贡献在于提出了一种新的强化学习方法来提高模型的推理能力。该方法利用了大型模型的强大能力和小型模型的高效性，通过数据蒸馏技术将大型模型的知识转移到小型模型中，从而提高了模型的性能。此外，作者还探索了一些其他方法，如过程奖励模型和蒙特卡罗树搜索，但这些方法在实践中遇到了一些挑战。

未来展望

在未来的研究中，作者计划进一步扩展DeepSeek-R1的能力，包括提高其处理多语言查询的能力，优化其提示工程，并研究如何将CoT应用于更复杂的任务，例如函数调用和JSON输出等。此外，作者还将继续改进数据蒸馏技术和强化学习算法，以进一步提高模型的性能。