原标题：震惊 AI 界！DeepSeek-R1 ：纯RL打造推理王者，AI 自主学习里程碑「技术报告解读」
文章来源：人工智能学家
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DeepSeek-R1：强化学习引领大语言模型推理能力

本文总结了DeepSeek AI团队发布的DeepSeek R1技术报告论文的核心内容，该论文展示了在大型语言模型（LLM）推理能力提升方面的重大突破。

1. 纯强化学习的成功

   DeepSeek-R1-Zero 模型的成功最令人震惊。它完全没有使用任何监督微调（SFT）数据，仅通过强化学习（RL）训练就达到了与OpenAI o1系列模型相当甚至更好的推理能力。这证明了仅通过设计合适的奖励机制和训练模板，模型就能自发学习复杂的推理策略，无需依赖传统的SFT预训练步骤。这一突破类似于AlphaZero在围棋、将棋和国际象棋领域的成就，标志着LLM推理能力训练范式的转变。

2. 惊人的性能提升

   在AIME 2024基准测试中，DeepSeek-R1-Zero 的pass@1分数从15.6% 提升至71.0%，多数投票更是达到86.7%，与OpenAI-01-0912不相上下甚至更优。如此巨大的性能飞跃完全由RL实现，展现了该方法的巨大潜力。

3. “顿悟”现象

   DeepSeek-R1-Zero 在训练过程中展现出“顿悟”现象，模型会自发重新评估之前的步骤并进行反思，类似于人类的“灵光一现”。这种自发涌现的复杂行为，为理解AI的学习机制提供了新的视角。

4. 无监督学习的潜力

   DeepSeek-R1-Zero 的成功证明了无监督或弱监督学习方法在提升模型推理能力方面的巨大潜力，这对于难以获取大量高质量标注数据的领域具有重要意义。

5. 蒸馏技术提升小型模型能力

   论文还展示了将DeepSeek-R1的推理能力蒸馏到较小模型（如Qwen和Llama系列）上的显著效果。蒸馏后的小型模型在多个基准测试上超越了非推理模型，证明了通过合理的蒸馏策略，小型模型也能获得强大的推理能力，为资源受限场景提供了更多可能性。对比实验也表明，在同等规模下，蒸馏优于直接在小型模型上进行大规模RL训练。

6. 坦诚的失败尝试分析

   论文坦诚地分享了在探索过程中尝试PRM和MCTS两种方法时遇到的挑战和失败，这种开放的态度对学术研究非常宝贵，有助于其他研究者少走弯路，并为未来的研究提供了宝贵的经验教训。

总而言之，DeepSeek R1的研究成果为LLM推理能力的提升开辟了新的道路，纯RL训练的成功、惊人的性能提升以及“顿悟”现象的出现，都预示着AI领域即将迎来新的突破。同时，论文中关于模型蒸馏和失败分析的分享，也为未来的研究提供了重要的参考价值。

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