DeepSeek R1架构与训练流程全解析

1. 快速概览

DeepSeek R1并非从零开始训练，而是基于DeepSeek V3-Base模型通过强化学习（RL）分阶段优化的产物。其核心目标是通过奖励机制引导模型发展出类人的推理能力，而非单纯的语言生成能力。训练流程分为两个关键阶段：

R1-Zero阶段：采用纯RL训练探索推理能力的自然涌现，生成初始版本；

R1正式阶段：引入多阶段训练管道，结合冷启动数据（Cold-Start Data）和结构化RL流程，最终形成兼具高推理性能和可读性的模型。

2. DeepSeek V3（MOE）如何思考？

混合专家架构

DeepSeek V3采用混合专家模型（Mixture-of-Experts, MoE），总参数量达6710亿，但每个输入仅激活370亿参数。其核心由两条路径构成：

快速记忆系统：通过检索相似案例快速构建上下文（类似人类直觉反应）；

智能路由决策：根据问题复杂度动态选择处理方式：

快速处理器：处理简单任务（如常识问答），响应时间<100ms；

专家系统：针对复杂问题（如数学证明）激活专业子网络进行深度分析。

动态路由机制

路由模块通过注意力机制计算专家权重，实现"按需激活"。例如处理"解方程√(a+x)=x"时，系统会优先激活数学专家模块，同时调用符号计算子网络生成分步推导。这种架构使V3在保持70B级模型推理成本的同时，达到千亿参数模型的性能。</