如果只是模仿人類玩家，AI 是無法超越人類的，但純 RL 算法卻能突破人類限制。

原標題：AK 最新視頻盛贊 DeepSeek：R1 正在發現人類思考的邏輯并進行復現
文章來源：特工宇宙
內容字數：12944字

大型語言模型的進化與未來：強化學習的崛起與挑戰

近年來，大型語言模型（LLM）取得了令人矚目的進展，從最初的GPT-2到如今風靡全球的ChatGPT，其能力不斷提升。最近，DeepSeek-R1的出現更是引發了業內廣泛關注，它在性能方面與OpenAI的模型不相上下，并推動了強化學習（RL）技術的發展。本文將基于Andrej Karpathy教授時長3小時的YouTube視頻講解，深入探討LLM的進化歷程、強化學習的應用以及未來發展趨勢。

LLM訓練的三階段與強化學習的早期發展

大型語言模型的訓練過程可以分為三個階段：預訓練、監督微調和強化學習訓練。前兩個階段已經相對成熟，而強化學習訓練仍處于起步階段，尚未成為行業標準。雖然強化學習的理念簡單易懂——通過試錯學習來提升模型能力，但其具體操作卻涉及大量的數學細節，需要精心設計參數和策略。許多LLM公司都在內部嘗試強化學習微調，但DeepSeek-R1的出現，首次公開討論了強化學習微調在大語言模型中的應用，并提供了可復現的細節，重新激發了公眾對RL訓練LLM的興趣。

DeepSeek-R1：強化學習的成功案例

DeepSeek-R1論文展示了強化學習在提升模型推理能力方面的顯著效果。在解決數學問題時，DeepSeek-R1的準確率隨著訓練步驟的增加而持續攀升。更令人驚嘆的是，模型在優化的后期，開始自行探索并運用類似人類思維鏈（CoT）的策略，通過更長的推理過程來獲得更高的準確性。這表明模型正在學習人類的認知策略，例如從不同角度嘗試、回溯和重新構建等，這是一種只有在強化學習過程中才能觀察到的現象。

雖然OpenAI的模型也應用了RL技術，但它們主要仍是監督微調模型，并隱藏了模型的完整推理過程，以避免所謂的“蒸餾風險”。但從模型能力來看，OpenAI的模型與DeepSeek-R1不相上下，兩者都能生成解決方案，只是展現方式不同。

強化學習的獨特優勢：超越人類經驗

強化學習的強大之處在于，它能夠超越人類經驗的限制，發現人類從未想到過的策略。以AlphaGo為例，它通過自我對弈和強化學習，不僅超越了人類頂尖棋手，還發明了一些人類棋手從未嘗試過的創新走法。這種能力也為LLM的發展提供了寶貴的啟示。

RLHF：優勢與挑戰并存

從人類反饋中進行強化學習（RLHF）是提升模型性能的一種有效方式，它降低了數據標注的難度，無需人類直接進行創意寫作，只需要對模型生成的選項進行排序即可。然而，RLHF也存在一些缺點，例如基于人類模擬器的強化學習可能會產生誤導，并且強化學習模型容易“”系統，做出錯誤的決定。

LLM能力框架：“瑞士奶酪”模型

作者提出了一個名為“瑞士奶酪”的LLM能力框架，指出LLM在許多領域表現出色，但在某些特定情況下會隨機失敗。這提醒我們，不要完全依賴LLM，而應將其視為工具，并對結果進行檢查和驗證。

LLM的未來發展趨勢

未來，LLM將朝著多模態方向發展，能夠同時處理文本、音頻和圖像等多種數據類型。更重要的是，我們將看到能夠執行長期任務的“智能體”的出現，人類將成為這些智能體任務的監督者。

總而言之，強化學習的崛起為LLM的發展帶來了新的機遇和挑戰。隨著技術的不斷進步，我們有理由相信，LLM將在未來扮演越來越重要的角色，并深刻地改變我們的生活和工作方式。

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作者簡介：Agent Universe，專注于智能體的AI科技媒體。