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deepseek提出了一种通过强化学习（RL）激励大语言模型（LLMs）推理能力的方法，个人认为最让人兴奋的点是：通过RL发现了一个叫“Aha Moment”的现象，这个时刻发生在模型的中间版本中。在这个阶段，DeepSeek学会为问题分配更多的思考时间。性能直接达到国际顶流水平，这不仅实现了了大语言生成模型到推理模型0-1的越阶，而且成功打破美国对AI技术和高端芯片的封锁。

同时发布了 DeepSeek-R1-Zero 和 DeepSeek-R1 模型，通过纯 RL 训练和多阶段训练提升了模型在数学、编码等任务中的推理能力，并通过模型蒸馏将推理能力迁移到更小的模型。

研究背景与目标

LLM 推理能力的重要性：近年来，大型语言模型（LLMs）在推理能力上取得显著进展，如 OpenAI 的 o1 系列模型通过增加思维链（CoT）长度提升了数学、编码等任务的表现。然而，如何有效提升测试时的推理能力仍是研究热点。
现有方法的局限性：现有方法如过程奖励模型、搜索算法等虽有一定效果，但未达到与 OpenAI o1 系列模型相当的通用推理性能。
研究目标：探索纯强化学习（RL）在提升 LLM 推理能力中的潜力，无需监督微调（SFT），并通过多阶段训练和模型蒸馏进一步优化性能。

模型架构与方法

DeepSeek-R1-Zero
- 纯 RL 训练：直接在基础模型（DeepSeek-V3-Base）上应用 Group Relative Policy Optimization (GRPO) 算法，无需 SFT 数据。GRPO公式看着十分复杂，拆解开来看看并不难懂：其中： $\theta$ ：待优化的策略参数； $G$ ：每个问题生成的候选答案数量（组大小）； $\pi _{\theta _{old}}$ ：旧策略（即上一轮迭代的策略）； $A_{i}$ ：优势函数（Advantage），反映第i个答案的相对质量，将原始奖励归一化； $\varepsilon$ ：剪切阈值（通常取0.1-0.3）； $\beta$ ：KL散度正则化系数。红框公式：最原始的强化学习公式，衡量新策略与旧策略生成答案的概率差异。若概率比>1，表示新策略更倾向于生成该答案。黄框公式：剪切机制，设置奖励上下阈值clip一下，防止策略更新幅度过大，确保训练稳定性。蓝框公式：将原始奖励和clip后的奖励取最小值。绿框公式：KL散度惩罚，该惩罚项避免模型过度拟合短期奖励，维持生成文本的多样性和安全性。黑色公式：对同一问题q生成G个答案，使用组内比较代替传统Critic模型。
- 奖励模型：基于规则的奖励系统，包括准确性奖励（验证答案正确性）和格式奖励（强制使用特定格式输出推理过程）。
- 训练模板：引导模型生成推理过程和答案，结构化为 “推理过程” 和 “答案” 两部分。
- 自进化与表现：在 AIME 2024 基准测试中，pass@1 从 15.6% 提升至 71.0%，多数投票后达 86.7%，接近 OpenAI-o1-0912 的水平。模型还表现出自我验证、反思等能力。“顿悟时刻”。这个模型学会了用拟人化的语气重新思考。
DeepSeek-R1
- 冷启动数据：收集数千条长 CoT 数据进行微调，解决 DeepSeek-R1-Zero 可读性差、语言混合等问题。
- 多阶段训练：包括冷启动微调、推理导向的 RL（加入语言一致性奖励）、拒绝采样生成新 SFT 数据、多场景 RL（结合奖励信号优化有用性和无害性）。
- 性能提升：在 AIME 2024 上 pass@1 达 79.8%，超过 OpenAI-o1-1217，MATH-500 达 97.3%，与 o1-1217 持平。
模型蒸馏
- 方法：使用 DeepSeek-R1 生成的 800k 数据微调开源模型（如 Qwen、Llama 系列），仅进行 SFT 而不进行 RL。
- 结果：蒸馏后的模型在多个基准测试中表现优异，如 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 在 AIME 2024 上 pass@1 达 72.6%，超过 o1-mini。

实验结果

基准测试表现
- 数学任务：DeepSeek-R1 在 AIME 2024（79.8%）和 MATH-500（97.3%）上接近或超过 OpenAI-o1-1217。
- 编码任务：在 Codeforces 上 Elo 评分为 2029，超过 96.3% 的人类选手；LiveCodeBench pass@1 达 65.9%。
- 知识问答：MMLU（90.8%）、GPQA Diamond（71.5%）等任务上优于 DeepSeek-V3，稍逊于 o1-1217。
蒸馏模型对比：蒸馏后的小模型（如 14B、32B）在多个任务上显著优于同类开源模型，证明了大模型推理模式的可迁移性。

讨论与结论

蒸馏 vs. RL：蒸馏更高效，小模型通过学习大模型的推理模式即可获得优秀性能；而直接对小模型进行 RL 训练需大量计算资源且效果有限。
未成功尝试：过程奖励模型（PRM）因难以定义细粒度步骤和奖励欺诈问题效果不佳；蒙特卡洛树搜索（MCTS）因搜索空间过大和价值模型训练困难未能显著提升性能。
结论：纯 RL 可有效提升 LLM 推理能力，多阶段训练和冷启动数据进一步优化了模型表现。模型蒸馏为小模型赋予了强大的推理能力，开源模型将推动相关研究。