從模型機(jī)制看 R1 的場(chǎng)景落地。

原標(biāo)題：DeepSeek R1 之后，重新理解推理模型
文章來(lái)源：Founder Park
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推理模型：理解DeepSeek R1及其啟示

本文總結(jié)了Sebastian Raschka關(guān)于推理大型語(yǔ)言模型（LLM）的博客文章要點(diǎn)，重點(diǎn)關(guān)注DeepSeek R1及其對(duì)行業(yè)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(fù)雜過(guò)程才能解答的問(wèn)題的LLM。與傳統(tǒng)LLM直接給出答案不同，推理模型會(huì)展示其思考過(guò)程，包括中間步驟，類似于人類的思維鏈（Chain of Thought，CoT）。它們擅長(zhǎng)解決謎題、高級(jí)數(shù)學(xué)和編碼挑戰(zhàn)等復(fù)雜任務(wù)，但在簡(jiǎn)單任務(wù)（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(xùn)練方法

   DeepSeek R1并非單一模型，而是包含三個(gè)變體：DeepSeek-R1-Zero（純強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練）、DeepSeek-R1（強(qiáng)化學(xué)習(xí)+監(jiān)督微調(diào)）、DeepSeek-R1-Distill（蒸餾模型）。DeepSeek-R1-Zero采用“冷啟動(dòng)”訓(xùn)練，直接使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)，無(wú)需監(jiān)督微調(diào)；DeepSeek-R1在此基礎(chǔ)上增加了監(jiān)督微調(diào)和進(jìn)一步的強(qiáng)化學(xué)習(xí)，性能顯著提升；DeepSeek-R1-Distill則通過(guò)在DeepSeek-R1輸出上訓(xùn)練較小的模型來(lái)實(shí)現(xiàn)更高效的推理。

3. 推理時(shí)間縮放和訓(xùn)練方法

   推理時(shí)間縮放（inference-time scaling）是指在推理過(guò)程中增加計(jì)算資源以提高輸出質(zhì)量，例如使用CoT提示或投票策略。DeepSeek R1本身不依賴推理時(shí)間縮放，但OpenAI的o1和o3模型可能使用了該技術(shù)。除了推理時(shí)間縮放，DeepSeek R1的訓(xùn)練還結(jié)合了強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）和監(jiān)督微調(diào)（SFT），而純RL模型（如TinyZero）和純SFT模型（如Sky-T1）也提供了寶貴的經(jīng)驗(yàn)。

4. 模型蒸餾和其局限性

   DeepSeek R1的蒸餾模型（DeepSeek-R1-Distill）通過(guò)在大型模型的輸出上訓(xùn)練較小的模型來(lái)降低成本和提高效率。然而，蒸餾本身并不能推動(dòng)創(chuàng)新或產(chǎn)生下一代推理模型，它更多的是一種優(yōu)化手段。

5. 推理模型的應(yīng)用場(chǎng)景和挑戰(zhàn)

   目前，推理模型在企業(yè)級(jí)應(yīng)用中仍面臨挑戰(zhàn)。雖然在解決復(fù)雜問(wèn)題方面表現(xiàn)出色，但其高成本和潛在的幻覺(jué)問(wèn)題限制了其應(yīng)用范圍。將推理模型整合到現(xiàn)有的Agent框架中也需要對(duì)輸入/輸出和評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行調(diào)整。聯(lián)網(wǎng)搜索結(jié)合深度思考可能是推理模型未來(lái)重要的應(yīng)用方向，但機(jī)器思維鏈能否完全替代人類思維鏈仍需進(jìn)一步驗(yàn)證。

總而言之，DeepSeek R1代表了推理模型發(fā)展的一個(gè)重要里程碑，其訓(xùn)練方法和性能為該領(lǐng)域的研究提供了新的方向。然而，推理模型的實(shí)際應(yīng)用仍需解決成本、幻覺(jué)和與現(xiàn)有框架集成等問(wèn)題。

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作者簡(jiǎn)介：來(lái)自極客公園，專注與科技創(chuàng)業(yè)者聊「真問(wèn)題」。