突破AI極限！DeepSeek-R1系列顛覆傳統，強化學習大放異彩
DeepSeek-R1系列：重塑AI訓練新規則
DeepSeek 上月隆重推出的 R1 系列模型，迅速引起全球 AI 社群關注。該系列最大亮點是其放棄了傳統的 SFT（有監督微調）方法，採用純強化學習（RL）技術，開創了人工智慧進化的新路徑。
DeepSeek-R1 提供三款核心模型：
• R1-Zero：僅以 RL 訓練，無需任何人工標註數據。
• R1：基於高品質冷啟動數據進行強化學習，提升語言可讀性與多語言處理能力。
• 小型密集模型：通過蒸餾技術，將 R1 的推理能力轉移到更小規模的模型中。
強化學習的力量：R1-Zero突破極限
DeepSeek-R1-Zero 成為業界焦點，其核心理念是捨棄傳統依賴大規模人工標註數據的方式，完全用 RL 技術訓練 AI。令人驚艷的是，R1-Zero 在多項測試中表現卓越：
• AIME 2024 測試：平均 pass@1 分數從 15.6% 飆升至 71.0%，達到 OpenAI o1-0912 的性能水準。
• MATH-500 測試：取得 97.3% 的驚人成績，展示了在數學推理方面的極致表現。
尤其值得一提的是，R1-Zero 訓練過程中的「Aha Moment」——模型在與 RL 環境互動時，會自動開發出複雜行為，例如反思步驟與探索替代解法，這種自我進化能力進一步提升了模型的智慧。
R1系列的優化策略：從混亂到穩定
雖然 R1-Zero 展現出強大的潛能，但完全依賴 RL 訓練的模型也存在挑戰。例如，R1-Zero 曾出現語言混雜與推理錯誤等問題。為了解決這些不足，DeepSeek 在 R1 模型中採用了多項優化技術：
1. 引入冷啟動數據：增加數千條高品質數據，以改善模型的可讀性和穩定性。
2. 兩階段強化學習：通過兩輪 RL 訓練，強化多任務處理能力並貼近人類偏好。
3. 增強型監督微調：結合拒絕採樣技術，進一步提升寫作、問答等非推理能力。
蒸餾技術：讓 AI 能力普及化
DeepSeek-R1 的另一大創舉是以開源精神為基礎，允許用戶使用 R1 模型進行蒸餾訓練，將其推理能力轉移至 Qwen 和 Llama 等小型開源架構。這種做法不僅大幅降低開發成本，還能有效減少資源浪費。
蒸餾過程中，DeepSeek 使用高品質參數初始化，避免從零開始訓練的冗長流程。同時，Qwen 和 Llama 的簡潔架構也為模型部署與優化提供了極大便利，實現了技術與資源的完美平衡。
另外，DeepSeek 不僅專注於模型的技術突破，更致力於推動開放合作。其 R1 模型的權重與技術報告均已開源，並允許用戶透過 API 調用，進一步擴展模型應用範圍。這一舉措為全球 AI 社群提供了豐富的資源，促進了技術共享與創新發展。
以及，R1-Zero 訓練過程中的湧現行為（Emergent Behavior）揭示了 RL 技術的巨大潛力。DeepSeek 以「Aha Moment」來形容這一現象，當模型不斷與環境互動時，能自動開發出新的解決方案，展現了 AI 自適應進化的美麗與力量。
這種突破不僅重新定義了 AI 的訓練方法，也為未來智能系統的研發指明了方向。
▎逐字稿筆記(請點選"開啟劇院模式"): https://app.aimochi.ai/note/view/43cyb
▎一鍵自動智慧寫文-報告摘要: DeepSeek R1 模型發布分析
1. 背景說明
- DeepSeek正式發布R1完整版模型
- 這是一個開放權重、採用MIT授權的AI語言模型
- 模型可通過DeepSeek聊天平台和API使用
2. 問題陳述
- 目前市場上高性能AI模型價格昂貴（如OpenAI的O1）
- 開源模型普遍性能不及閉源商業模型
- 企業級AI應用成本過高
3. 解決方案
- 推出主要R1模型（6710億參數）和R1 Zero模型
- 提供六個經過蒸餾的小型模型，適合不同應用場景
- 採用合理定價策略：
* 輸入費用：0.55美元/1K tokens
* 輸出費用：2.19美元/1K tokens
* 聊天平台免費使用
4. 技術優勢
- 性能測試顯示與OpenAI的O1模型相當或更優
- 完整開源且可商用
- 提供多種規模的模型選擇（1.5B到32B參數）
- 具備強大的程式碼生成和問題解決能力
5. 結論摘要
- DeepSeek R1代表開源AI模型的重大突破
- 提供企業級性能但價格親民的選擇
- 對AI產業生態系統產生重要影響
- 為企業提供更具成本效益的AI解決方案
建議事項：
- 企業應考慮評估DeepSeek R1作為替代方案
- 關注其蒸餾模型的應用潛力
- 善用免費聊天平台進行初步測試
- 評估API整合的可行性