DeepSeek最近发布了其第一代推理模型——DeepSeek-R1和DeepSeek-R1-Zero。这两款模型专为解决复杂的推理任务而设计。DeepSeek-R1-Zero完全通过大规模强化学习（RL）进行训练，没有使用监督微调（SFT）作为前置步骤。据DeepSeek的研究人员介绍，这种训练方式让模型自然地展现出许多强大且有趣的推理能力，比如自我验证、反思以及生成复杂的思维链条。
值得注意的是，DeepSeek-R1-Zero是首个公开验证的模型，证明了大型语言模型（LLM）的推理能力可以通过纯强化学习来实现，而无需依赖监督微调。这一突破不仅体现了模型的创新性，还为推理人工智能领域的发展开辟了新方向。
然而，DeepSeek-R1-Zero也存在一些局限性，比如容易出现重复性内容、可读性较差以及语言混杂等问题，这些都可能影响其在实际应用中的表现。为了解决这些问题，DeepSeek进一步开发了其旗舰模型——DeepSeek-R1。
DeepSeek-R1在强化学习训练之前加入了冷启动数据，这一改进显著提升了模型的推理能力，并解决了R1-Zero版本中的一些问题。DeepSeek-R1在数学、编程和通用推理任务上的表现与OpenAI的o1系统相当，成为该领域的一个有力竞争者。
DeepSeek还开源了DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1，以及六个较小的蒸馏模型。其中，DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B表现尤为出色，在多个基准测试中甚至超越了OpenAI的o1-mini。
例如，在MATH-500测试中，DeepSeek-R1的通过率达到了97.3%，超过了OpenAI的96.4%；在LiveCodeBench测试中，DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B的得分达到了57.2%，在小型模型中表现突出；在2024年AIME测试中，DeepSeek-R1的通过率达到了79.8%，展现了其在数学问题解决方面的强大能力。
DeepSeek还分享了其推理模型开发的严格流程，结合了监督微调和强化学习。这一流程包括两个监督微调阶段，用于建立基础的推理和非推理能力，以及两个强化学习阶段，用于发现高级推理模式并将其与人类偏好对齐。DeepSeek认为，这种开发流程将为整个行业带来更好的模型。
此外，DeepSeek还强调了模型蒸馏的重要性。通过将推理能力从大型模型转移到小型模型，蒸馏过程能够显著提升小型模型的性能。例如，DeepSeek-R1的1.5亿、7亿和14亿参数版本在特定应用中表现出色，甚至超过了通过强化学习训练的同尺寸模型。
DeepSeek的开源模型涵盖了从1.5亿到700亿参数的多种配置，支持Qwen2.5和Llama3架构，能够广泛应用于编程、自然语言理解等多种任务。DeepSeek采用了MIT许可协议，允许用户自由进行商业使用和下游修改，包括使用DeepSeek-R1训练其他大型语言模型。
不过，用户在使用特定蒸馏模型时，仍需遵守原始基础模型的许可协议，如Apache 2.0和Llama3许可。DeepSeek的这一系列创新不仅推动了推理人工智能的发展，也为整个行业提供了宝贵的经验和借鉴。
