图解DeepSeek-R1推理模型实现原理

图解DeepSeek-R1推理模型实现原理

DeepSeek-R1推理模型的发布在AI发展进程中具有里程碑式的意义，它不仅提供了经过轻量化处理的蒸馏版本，更重要的是公开分享了构建类似OpenAI O1的推理模型的完整训练方法。本文将深入解析DeepSeek-R1的实现原理，包括其创新的训练方法和核心技术。

DeepSeek-R1的发布在AI发展进程中具有里程碑式的意义，尤其对机器学习研发社区而言意义重大，主要原因有二：

• 开源策略：提供了经过轻量化处理的蒸馏版本
• 技术透明：公开分享了如何构建类似OpenAI O1这样的推理模型的完整训练方法

接下来，让我们深入了解这个模型是如何构建的。

一、大语言模型的基本训练流程

DeepSeek-R1与其他大语言模型一样，采用逐词生成的方式工作。它之所以在数学和推理问题上表现出色，关键在于它会生成详细的思维过程，通过更多的推理步骤来解决问题。

通用大模型训练通常包含三个阶段：

1. 预训练阶段：基于海量互联网数据的next-token预测，形成基础能力
2. 监督微调阶段：指令理解与执行训练，构建基础对话能力（SFT模型）
3. 偏好对齐阶段：依据人类偏好优化模型行为，产出可用版本

二、DeepSeek-R1的创新训练方法

DeepSeek-R1在遵循上述基本流程的同时，在具体实现上有很多创新：

2.1 专注于长链式推理的训练数据

模型使用了60万个包含详细推理过程的训练样本。这种规模的高质量推理数据通过人工标注的方式获取成本极高，因此团队采用了特殊的数据生成方法。

2.2 构建专精推理的过渡模型

团队首先开发了一个专注于推理能力的中间模型。这个未命名的模型虽然在其他方面表现一般，但它只需要少量标注数据就能在推理问题上表现出色。这个模型随后被用来生成大规模的训练数据，帮助训练出既擅长推理又能胜任其他任务的最终版本。

2.3 基于大规模强化学习的核心技术

强化学习训练分为两个关键阶段：

2.3.1 R1-Zero：推理导向的强化学习

通过强化学习构建中间推理模型，用于生成SFT训练样本。这一突破源于早期R1-Zero模型的实验成果。

DeepSeek团队首先开发了R1-Zero模型，它最特别的地方在于无需大量标注数据就能在推理任务上表现优异。它直接从预训练模型开始，通过强化学习达到了能与OpenAI O1竞争的水平。

这一突破性进展揭示了两个重要发现：

• 现代基础模型（在14.8万亿高质量词元上训练）已经具备了强大的基础能力
• 推理类问题相比一般对话更容易进行自动评估

让我们通过一个具体例子来理解推理问题的自动验证过程：

假设向模型提供以下编程任务：

编写Python代码，接受一个数字列表，按排序顺序返回它们，但也在开头添加42。

这样的问题可以通过多种方式进行自动验证。假设我们将这个问题呈现给正在训练的模型，它生成一个完成：

• 软件代码检查器可以检查完成的内容是否是正确的Python代码
• 我们可以执行Python代码看看它是否能运行
• 其他现代编码大语言模型可以创建单元测试来验证所需的行为（即使它们本身不是推理专家）
• 我们甚至可以更进一步，测量执行时间，并使训练过程在正确解决问题的Python程序中偏好性能更好的解决方案。

我们可以在训练步骤中向模型呈现这样的问题，并生成多个可能的解决方案。

在训练过程中，模型会生成多个可能的解决方案，系统会自动评估每个方案的质量。比如：

• 方案1：可能完全不是代码
• 方案2：是代码但不是Python
• 方案3：是Python但未通过测试
• 方案4：完全正确的解决方案

这些都是可以直接用来改进模型的信号。当然，这是在许多示例（小批量）中完成的，并在连续的训练步骤中进行。

这些奖励信号和模型更新是模型在 RL 训练过程中继续改进任务的方式，如论文图 2 所示。

与这种能力的提高相对应的是生成响应的长度，其中模型生成更多思考词元来处理问题。

这个过程很有用，但 R1-Zero 模型尽管在这些推理问题上得分很高，却面临其他使其不如预期可用的问题。

尽管 DeepSeek-R1-Zero 表现出强大的推理能力，并自主发展出意想不到且强大的推理行为，但它面临几个问题。例如，DeepSeek-R1-Zero 在可读性差和语言混合等挑战方面存在困难。

R1 旨在成为一个更易用的模型。因此，它不是完全依赖 RL 过程，而是在我们之前在本节中提到的两个地方使用它：

1. 创建一个中间推理模型来生成SFT数据点
2. 训练R1模型以改进推理和非推理问题（使用其他类型的推理器）

2.3.2 利用过渡模型生成高质量训练数据

为了使中间推理模型更有用，它在几千个推理问题示例上进行监督微调（SFT）训练步骤（其中一些是从 R1-Zero 生成和筛选的）。论文将此称为"冷启动数据"：

冷启动

与 DeepSeek-R1-Zero 不同，为了防止从基础模型开始的 RL 训练早期不稳定的冷启动阶段，对于 DeepSeek-R1，我们构建和收集少量长链思维数据来微调模型，作为初始 RL 参与者。为了收集这些数据，我们探索了几种方法：

• 使用少样本提示技术，以长链思维方式生成示例
• 直接引进模型生成包含反思和验证的详细答案
• 收集并整理R1-Zero的可读输出
• 通过人工标注优化输出质量

这个初始数据集虽然只有约5000个样本，但它为后续扩展到60万个高质量训练样本提供了基础。这个"数据放大"过程正是中间推理模型的关键作用。

而监督微调（SFT）过程则确保了模型能够快速准确地完成任务。每个训练样本都包含了详细的问题解决过程，帮助模型形成清晰的思维链条。

2.3.3 全方位的强化学习优化

最终的R1模型采用了更全面的强化学习策略。除了继承前面阶段的推理能力，还引入了：

• 针对非推理任务的验证机制
• 类似Llama模型的帮助性评估
• 安全性奖励模型
• 更完善的用户体验优化

这使得R1不仅保持了强大的推理能力，还能够胜任各种日常对话和通用任务。

架构设计

就像 GPT2 和 GPT3 初期的前代模型一样，DeepSeek-R1 是一堆 Transformer 解码器块。它由 61 个块组成。前三个是密集的，但其余的是专家混合层。这种设计既保证了模型的性能，又提高了计算效率。

在模型维度大小和其他超参数方面，它们看起来是这样的：