DeepSeek R1 之后，重新理解推理模型

從模型機制看 R1 的場景落地。

原標題：DeepSeek R1 之后，重新理解推理模型
文章來源：Founder Park
內容字數：12904字

推理模型：理解DeepSeek R1及其啟示

本文總結了Sebastian Raschka關于推理大型語言模型（LLM）的博客文章要點，重點關注DeepSeek R1及其對行業的影響。

1. 什么是推理模型？

   推理模型被定義為能夠解決需要多步驟、復雜過程才能解答的問題的LLM。與傳統LLM直接給出答案不同，推理模型會展示其思考過程，包括中間步驟，類似于人類的思維鏈（Chain of Thought，CoT）。它們擅長解決謎題、高級數學和編碼挑戰等復雜任務，但在簡單任務（如摘要、翻譯）上并非必需，甚至可能效率低下且成本更高。

2. DeepSeek R1及其訓練方法

   DeepSeek R1并非單一模型，而是包含三個變體：DeepSeek-R1-Zero（純強化學習訓練）、DeepSeek-R1（強化學習+監督微調）、DeepSeek-R1-Distill（蒸餾模型）。DeepSeek-R1-Zero采用“冷啟動”訓練，直接使用強化學習，無需監督微調；DeepSeek-R1在此基礎上增加了監督微調和進一步的強化學習，性能顯著提升；DeepSeek-R1-Distill則通過在DeepSeek-R1輸出上訓練較小的模型來實現更高效的推理。

3. 推理時間縮放和訓練方法

   推理時間縮放（inference-time scaling）是指在推理過程中增加計算資源以提高輸出質量，例如使用CoT提示或投票策略。DeepSeek R1本身不依賴推理時間縮放，但OpenAI的o1和o3模型可能使用了該技術。除了推理時間縮放，DeepSeek R1的訓練還結合了強化學習（RL）和監督微調（SFT），而純RL模型（如TinyZero）和純SFT模型（如Sky-T1）也提供了寶貴的經驗。

4. 模型蒸餾和其局限性

   DeepSeek R1的蒸餾模型（DeepSeek-R1-Distill）通過在大型模型的輸出上訓練較小的模型來降低成本和提高效率。然而，蒸餾本身并不能推動創新或產生下一代推理模型，它更多的是一種優化手段。

5. 推理模型的應用場景和挑戰

   目前，推理模型在企業級應用中仍面臨挑戰。雖然在解決復雜問題方面表現出色，但其高成本和潛在的幻覺問題限制了其應用范圍。將推理模型整合到現有的Agent框架中也需要對輸入/輸出和評價標準進行調整。聯網搜索結合深度思考可能是推理模型未來重要的應用方向，但機器思維鏈能否完全替代人類思維鏈仍需進一步驗證。

總而言之，DeepSeek R1代表了推理模型發展的一個重要里程碑，其訓練方法和性能為該領域的研究提供了新的方向。然而，推理模型的實際應用仍需解決成本、幻覺和與現有框架集成等問題。

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作者簡介：來自極客公園，專注與科技創業者聊「真問題」。