DeepSeek 开源 O1 挑战 OpenAI？强化学习重大突破引热议

摘要：近期，DeepSeek团队宣布推出全新推理模型——DeepSeek-R1，这一开源模型在性能上与OpenAI的o1模型不相上下，引发了业界的广泛关注。DeepSeek-R1的成功在于其独特的训练方式，尤其是强化学习技术的深度应用，这一技术路径被认为可能成为未来

近期，DeepSeek团队宣布推出全新推理模型——DeepSeek-R1，这一开源模型在性能上与OpenAI的o1模型不相上下，引发了业界的广泛关注。DeepSeek-R1的成功在于其独特的训练方式，尤其是强化学习技术的深度应用，这一技术路径被认为可能成为未来AI发展的新方向。

DeepSeek-R1在多项基准测试中展现了卓越的性能。在AIME2024测试中，该模型取得了79.8%的成绩，略高于OpenAI的o1-1217版本。在MATH-500测试中，DeepSeek-R1的得分高达97.3%，与o1-1217相当，且显著超越其他模型。此外，在编码任务方面，DeepSeek-R1在Codeforces平台上获得了2029的Elo评级，超越了96.3%的人类参赛者。这些数据表明，DeepSeek-R1在数学、代码以及自然语言推理等任务中具备强大的能力。

DeepSeek-R1的核心技术亮点在于其对强化学习的深度依赖。与传统的监督微调（SFT）不同，DeepSeek-R1-Zero模型完全通过强化学习进行训练，未经过任何监督微调预处理。这一训练方式证明了强化学习在提升模型推理能力方面的巨大潜力。即使在没有大量标注数据的情况下，模型依然能够通过自我优化实现性能提升。DeepSeek-R1进一步优化了这一路径，通过在强化学习之前加入多阶段训练，并使用少量冷启动数据，显著提升了模型的推理能力和输出可读性。

DeepSeek团队开源了DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1模型，以及基于Qwen和Llama提炼的6个模型版本，参数规模从1.5B到70B不等。这种开源策略为研究社区提供了宝贵的资源，使得更多的研究者能够探索和验证强化学习在AI模型中的应用。开源模型的推出也为AI技术的普及和进一步发展奠定了基础。

在训练过程中，DeepSeek-R1-Zero直接在基础模型上应用强化学习，无需任何监督微调数据。这一训练方式的成功表明，强化学习算法能够有效替代传统的监督微调。然而，DeepSeek-R1-Zero在早期冷启动阶段存在一定的不稳定性，例如推理内容可读性欠佳以及语言混杂等问题。为了解决这些问题，DeepSeek-R1在训练中引入了少量冷启动数据，并在强化学习训练中加入了语言一致性奖励，以提高输出内容的可读性。

DeepSeek团队计划在多个方向上继续优化DeepSeek-R1。首先，团队将致力于提升模型的通用能力，特别是在函数调用、多轮对话、复杂角色扮演和JSON输出等任务上。其次，团队计划解决模型在处理多语言查询时可能出现的语言混合问题。此外，团队还将优化提示词工程，以减少少样本提示词对模型性能的影响。最后，团队希望通过改进软件工程任务的训练方式，提高模型在相关基准测试中的表现。

DeepSeek-R1的推出对AI行业产生了深远的影响。一方面，它证明了强化学习在提升模型推理能力方面的有效性，为未来AI模型的训练提供了新的思路。另一方面，开源策略使得更多的研究者能够参与到这一领域的研究中，推动AI技术的快速发展。随着强化学习技术的不断成熟，未来可能会有更多的AI模型采用类似的训练路径，从而进一步提升AI的性能和应用范围。