DeepSeek 代表着一次重大飞跃。大多数新的人工智能模型感觉都像是小步前进。DeepSeek R1则不同。这是近来第一个让你停下来思考的模型，这可能很重要。

上周日，中国的一个团队发布了该模型，并已引起轰动。其基准在推理任务（数学、编码和科学）方面接近 OpenAI 的 01 模型。但有趣的不仅仅是数字。而是他们如何达到这一水平。

DeepSeek R1背后有三个关键思想：

1. 思路链——让模型自我解释。
2. 强化学习——让它自我训练。
3. 蒸馏——在不损失功率的情况下缩小体积。

思绪之链

如果你向大多数人工智能模型提出一个难题，它们会给你答案，但不会给出背后的原因。这是一个问题。如果答案是错误的，你不知道它在哪里偏离了轨道。

Chain of Thought 解决了这个问题。模型不会直接给出答案，而是逐步解释其推理过程。如果模型出错了，你可以准确地看到错误出在哪里。更重要的是，模型本身也能看到错误出在哪里。

这不仅仅是一个调试工具。它改变了模型的思维方式。解释的行为迫使他们放慢速度并检查自己的工作。即使没有额外的训练，他们也能得到更好的答案。

DeepSeek 论文展示了一个数学问题的例子。模型会遍历解决方案，意识到自己犯了错误，并自行纠正。这是新方法。大多数 AI 模型不会这样做。它们要么正确，要么错误，然后继续前进。

强化学习

大多数人工智能训练看起来就像学校：向模型展示一个问题，给出正确答案，然后重复。DeepSeek 采用了不同的方法。它更像婴儿一样学习。

婴儿不会得到指令。他们会尝试、失败、调整并再次尝试。随着时间的推移，他们会变得更好。这就是强化学习的工作原理。该模型会探索回答问题的不同方法，并选择最有效的方法。

这就是机器人学习行走的方式。这就是自动驾驶汽车学习导航的方式。现在，这就是 DeepSeek 改进其推理的方式。

关键思想是群体相对策略优化 (GRPO)。GRPO 不会简单地将答案评为正确或错误，而是将其与过去的尝试进行比较。如果新答案比旧答案更好，模型就会更新其行为。

这使得学习成本更低。模型不需要大量标记数据，而是通过迭代自己的错误来训练自己。这就是为什么 DeepSeek R1 会随着时间的推移而改进，而 OpenAI 的 01 模型却保持不变。如果经过足够的训练，它甚至可能在推理任务中达到人类水平的准确率。

蒸馏

DeepSeek 之类的模型存在一个问题：它们太大了。

完整版有 6710 亿个参数。运行它需要数千个 GPU 和只有科技巨头才能负担得起的基础设施。这对大多数人来说都不切实际。

解决方案是精炼——将一个巨大的模型压缩成一个较小的模型，而不会损失太多性能。把它想象成教徒。大模型生成示例，小模型从中学习。

DeepSeek 研究人员将他们的模型提炼为 Llama 3 和 Qwen。令人惊讶的是，较小的模型有时表现比原始模型更好。这使得 AI 更容易获得。您无需超级计算机，只需在单个 GPU 上运行强大的模型即可。

为什么这很重要

DeepSeek 结合了思想链推理、强化学习和模型提炼，是一款强大的工具。它不只是拥有原始的力量，而是能够创建准确、透明且易于访问的模型。

思维链让模型的推理变得清晰。强化学习让模型能够随着时间的推移而不断改进。而提炼则确保这些功能可供更广泛的受众使用，而不仅仅是那些能够使用超级计算机的人。

如果你对人工智能感兴趣，DeepSeek 值得关注。它不仅仅是又一次渐进式改进。它朝着能够以以前无法实现的方式思考、学习和适应的模型迈出了一步。

最好的部分是什么？你不需要成为一名人工智能研究人员就能看到它的潜力。DeepSeek 背后的技术已经应用于现实世界的应用中，从编码助手到科学研究工具。随着这些模型变得越来越容易获得，它们的影响只会越来越大。

DeepSeek R1 的重要性不仅在于它能做什么，还在于它如何实现这些功能。

• 思维链让人工智能更加透明。
• 强化学习使其更加自我完善。
• 通过蒸馏，它变得更加容易获得。

这些不仅仅是优化。它们是 AI 模型工作方式的转变。如果 DeepSeek 继续改进，它可能会推动整个领域的进步。

如果你想了解人工智能的发展方向，这里是个不错的选择。

所以，如果你好奇的话，亲自尝试一下 DeepSeek。并不是每天都能看到实际的突破。

DeepSeek R1 常见问题解答

什么是 DeepSeek R1？它为何如此重要？

DeepSeek R1 是由中国研究团队开发的新型大型语言模型。它意义重大，因为它在数学、编码和科学推理等复杂任务上表现出与 OpenAI 01 等领先模型相当的性能。该模型的创新，特别是在使用强化学习和模型蒸馏方面，可能会使人工智能更加高效和易于使用。

DeepSeek R1 如何使用思想链提示，以及它提供了哪些好处？

DeepSeek R1 使用思维链提示，鼓励模型“大声思考”或在回答中提供分步推理。例如，在解决数学问题时，它会展示其工作的每个步骤。这种方法不仅可以更轻松地识别错误，而且还使模型能够通过重新提示或重新评估其步骤来进行自我评估并提高其准确性。

DeepSeek R1 如何应用强化学习，以及它与典型方法有何不同？

DeepSeek R1 使用强化学习通过自我引导探索进行学习，类似于婴儿学习走路的方式。它不是通过明确的问答对进行训练，而是探索其“环境”并通过最大化奖励来优化其行为，例如，在解方程时选择更短、更有效的方法。这与使用输入/输出对明确训练模型的传统方法不同。一个关键的区别是 DeepSeek R1 的性能会随着时间的推移而提高，而不是保持不变。

什么是组相对策略优化 (GRPO)，以及它在 DeepSeek R1 中如何发挥作用？

组相对策略优化 (GRPO) 是 DeepSeek R1 使用的一种强化学习技术，通过将新响应与以前的响应进行比较来进行自我改进。它根据过去响应的相对改进来分配奖励。为了防止行为发生剧烈变化，它使用裁剪函数来确保稳定性，同时最大化模型的奖励，从而实现模型的逐步改进和优化。

什么是模型蒸馏，为什么它在 DeepSeek R1 的背景下很重要？

模型蒸馏是将知识从大型复杂模型（如拥有 6710 亿个参数的 DeepSeek R1）转移到较小、更轻量级的模型（如 Llama 3 或 Qwen）的过程。这使得该技术更容易获得，因为它减少了运行模型所需的计算资源。有趣的是，较小的模型有时甚至比原来的较大模型表现更好。

模型蒸馏如何有利于AI技术的普及？

模型蒸馏使高性能 AI 更容易实现，因为它允许研究人员创建更小的语言模型，这些模型的运行成本仅为其一小部分，且性能不会显著降低。这使得 AI 技术的应用更加广泛，因为它不需要庞大的计算基础设施。这为小型团队和个人运行非常强大的 LLM 敞开了大门。

思维链提示、强化学习和 GRPO 的结合对 DeepSeek R1 的整体性能有何贡献？

通过将思维链提示和强化学习与 GRPO 相结合，DeepSeek R1 实现了高水平的性能和自我改进。思维链允许模型自我反思其推理，而强化学习则使其能够根据其从性能中获得的奖励优化其方法。GRPO 通过逐步将新响应与旧响应进行比较来稳定学习过程，从而使其能够进行更高效、更稳定的改进。

DeepSeek R1 背后的研究有哪些主要结论？

DeepSeek R1 研究的主要成果包括：利用思想链推理提高准确率、利用 GRPO 进行强化学习实现自我优化并随着时间的推移提高性能，以及利用模型蒸馏提高对强大 AI 的可访问性，而无需大量计算资源。这三项创新代表着朝着更高效、更易访问、更可扩展的大型语言模型迈进。