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迪士尼彩乐园到微hyhyk1好 DeepSeek-R1 最新发布，剑指 OpenAI o1
发布日期：2024-05-26 04:05 点击次数：127
昨日 1 月20 号，DeepSeek 团队推出了全新开源模子 DeepSeek-R1，通宵之间模子就在 Github 上收货了 4k+star，引爆大模子限制。
而这次的 R1 模子一出，不仅反驳了之前蒸馏 OpenAI o1 的说法，官方更是获胜下场暗示：“咱们不错和开源版的 o1 打成平手”。
值得一提的是， R1 轻松了以往的模子磨砺形态，竣工莫得使用任何 SFT 数据，仅通过隧说念的 RL 来磨砺模子，这一丝阐发 R1 还是学会了我方念念考问题——这实则更相宜东说念主类的念念维规定。
更有网友称其为“开源的 LLM 界 AlphaGo”。
OpenAI，你的“强”来了
叫板 o1，Deepseek 的自信并不是系风捕影。
先是在在后磨砺阶段凭借凭借有限的数据获胜在模子推理技艺方面把 o1 甩了几条街。
何况在数学、代码、天然话语推理上更是和 o1 郑再版不相高下，在多个基准测试中展现了超卓的性能。
举例 DeepSeek - R1 在 AIME 2024 数学竞赛中，赢得了79.8%的成绩，略高于 OpenAI 的 o1-1217。在 MATH-500 测试中，DeepSeek-R1 更是达到了 97.3% 的高分，与 OpenAI-o1-1217 寥落，同期显赫优于其他模子。
在编程竞赛方面，DeepSeek-R1 推崇出了行家级水平，其在 Codeforces 上的 Elo 评级达到了 2029，突出了 96.3% 的东说念主类参赛者。此外，在工程关联任务中，DeepSeek-R1 的推崇也略胜 OpenAI-o1-1217 一筹。
除此以外，团队还 R1 蒸馏出了 6 个小模子开源给社区，参数从小到大辩认为 1.5B、7B、8B、14B、32B 以及 70B。其中蒸馏过的 R1 32B 和 70B 模子在性能方面不仅突出了 GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet 和 QwQ-32B，以致并列 o1-mini 的效率。
要是你仍未清爽恍悟到它的浩大，那么请提防：它只需付出 o1 五十分之一的本钱，却能收货 o1 百分之百的效力。
典型的花小钱，办大事。
除了 R1 在简直通盘的基准测试中性能王人优于 o1 的硬实力，再其发布即开源的磨砺数据集和优化器具，让不少网友直呼：这才是真实的 Open AI。
三点中枢时间，剑指 o1
R1 发布后，国表里大模子从业者纷繁围不雅、并换取点评。
深度赋智 CEO 吴承霖向 雷峰网AI 科技研究评价： DeepSeek R1 如实利害，但方法相配简便，中枢其实就三点。
Self play、Grpo 以及 Cold start。
DeepSeek 团队这次开源的 R1 模子共有两个版块，辩认是 DeepSeek-R1-Zero 和 DeepSeek-R1，参数王人是 660B 且功能各有千秋。
先说 DeepSeek-R1-Zero，这个模子竣工莫得使用任何 SFT 数据，仅通过隧说念的 RL 来磨砺模子，轻松了以往模子在普及推理技艺平方依赖于 SFT 四肢预磨砺方法的形态。这是大模子磨砺中初度跳过监督微调，是这次DeepSeek的中枢翻新。
泛泛一丝讲，即是咱们不获胜告诉模子“应该若何解题”，而是让它通过自主试错并从中学习正确的方法，即 Self play。这就像不让孩子死记硬背公式，而是获胜提供题目和评分程序，让他们在膨大中自行摸索解法。这样的神态不仅能引发模子的自主学习技艺，迪士尼彩乐园2还可能在探索进程中发现更具翻新性的念念路。
然而DeepSeek-R1-Zero这个孩子一直作念试错锻练的话，就会有可读性差和话语夹杂问题。于是团队研发推出了 DeepSeek-R1，这个模子在磨砺进程中引入了一丝的冷启动数据，即cold-start data，并通过多阶段 RL 优化模子，在仅有极少标注数据的情况下，极大普及了模子的推理技艺。
具体来说，冷启动数据包含数千条高质地的长念念维链（CoT）示例，通过东说念主工标注和形态过滤（如使用和
标签），强制模子生成结构明晰、话语一致的现实。其中枢上风在于：
1、沉着性：为强化学习（RL）磨砺提供高质地的驱动政策，灵验幸免早期探索阶段输出的杂乱无序，确保磨砺进程沉着起步。
2、可读性：借助模板化输出（如回想模块），显赫普及生成现实的用户友好性，使用户粗略更直不雅地融会和接收输出欺压。
肉眼可见的是城市的发展，乡村的发展，精神可见的是观念的更迭。
或许很多人都忘了，自己小学时写的作文是什么样子，但对于小学老师来说，天天跟小学生打交道的他们，对于小学生写作的水平和能力可谓是再熟悉不过了，小学生的作文即便不能拿到高分，也总能令老师眼前一亮。
3、加速管理：灵验减少强化学习磨砺所需的步数，显赫普及磨砺效率，加速模子管理速率。
这样说吧，天然孩子作念错题集不错灵验提高分数，然而他的谜底可能写得手忙脚乱。通过先教模子若何表率地写方法和回想，再让它解放施展，最终谜底既正确又容易看懂。
除此以外，DeepSeek-R1 Zero还翻新了一种很利害的算法 GRPO，通过采样一组输出并打算奖励的均值和程序差来生成上风函数，从而优化政策。这种方法幸免了传统 PPO 中需要极端磨砺价值模子的高本钱，让模子粗略自主探索复杂的推理行径，比如长念念维链、自我考据和反念念。
这种纯强化学习磨砺神态在数学（AIME 2024 的 Pass@1 从 15.6% 普及至 71.0%）和代码任务中赢得了显赫普及。简便来说，就像让机器东说念主通过“试错”学习解题，而不是依赖例题，最终让它学会了复杂的解题方法，推崇相配出色。
终末，团队还共享了他们在实验中碰到的许多失败尝试，并暗示天然在进程奖励模子以及蒙特卡洛树搜索算法上团队王人莫得赢得接头进展，但这并不料味着这些方法无法诞生出灵验的推理模子。
One more thing
值得一提的是， R1 在磨砺时以致还出现了“顿悟时期”，就像咱们在解艰难时倏得“灵光一闪”，模子在磨砺进程中也自愿地学会了“回头查验方法”。这种技艺并非门径员获胜教授，而是在算法通过奖励正确谜底的机制下，天然显现的。
