HuggingFace课程解读：DeepSeek R1论文精要与技术突破-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_00012/article/details/148755817

HuggingFace课程解读：DeepSeek R1论文精要与技术突破

course The Hugging Face course on Transformers 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cou/course

本文将从技术专家的角度，深入解析DeepSeek R1论文的核心内容与创新点，帮助读者理解这一语言模型训练领域的重要突破。

论文概述与核心贡献

DeepSeek R1论文提出了一种全新的强化学习算法——组相对策略优化(Group Relative Policy Optimization, GRPO)，该算法在语言模型训练中展现出显著优势，特别是在推理能力开发方面。论文的核心贡献在于证明了纯强化学习(不依赖监督微调)也能有效培养语言模型的推理能力。

关键创新点：Aha Moment现象

论文中描述了一个引人注目的现象——"Aha Moment"(顿悟时刻)，这类似于人类在解决问题时突然获得灵感的体验。该现象包含四个关键阶段：

初始尝试：模型对问题提出初步解决方案
错误识别：模型识别出潜在错误或不一致之处
自我修正：基于识别结果调整解决方案
解释说明：模型能够解释为何新方案更优

这一现象的出现表明模型具备了真正的学习能力，而非简单的模式记忆。例如在解决数学问题时，模型可能：

首次尝试基于颜色匹配拼图
识别到形状不匹配的问题
修正位置并重新匹配
解释为何新位置同时满足颜色和形状要求

训练流程详解

DeepSeek R1的训练采用多阶段渐进式方法，包含四个关键阶段：

1. 冷启动阶段(Quality Foundation)

这一阶段的目标是建立模型响应质量的基础。技术特点包括：

使用DeepSeek-V3-Base作为基础模型
采用R1-Zero产生的高质量小样本进行监督微调
重点提升模型的可读性和响应质量

2. 推理RL阶段(Capability Building)

专注于核心推理能力的开发，技术亮点：

覆盖数学、编程、科学和逻辑等多个领域
采用基于规则的强化学习
奖励直接与解决方案正确性挂钩
所有任务都是"可验证的"(如数学问题可通过求解器验证)

3. 拒绝采样阶段(Quality Control)

质量把控的关键阶段，技术实现：

模型生成样本后经过质量过滤
DeepSeek-V3作为质量评判标准
过滤后的数据用于监督微调
结合多种质量信号确保高标准输出

4. 多样化RL阶段(Broad Alignment)

实现广泛任务适应的阶段，技术特点：

对确定性任务使用基于规则的奖励
对主观性任务采用LLM反馈评估
通过混合奖励方法实现人类偏好对齐

GRPO算法深度解析

GRPO是论文提出的核心算法，其创新性体现在三个方面：

1. 组形成(Group Formation)

对每个提示生成多个(通常4-16个)解决方案
保持解决方案组内的多样性
类似于学生尝试多种解题方法

2. 偏好学习(Preference Learning)

使用任意函数或模型评估解决方案质量
在组内进行奖励归一化处理
采用公式：优势 = (奖励 - 组平均奖励)/组奖励标准差
实现"曲线评分"效果，使模型理解相对优劣

3. 优化(Optimization)

鼓励模型产生更优解决方案
包含KL散度惩罚机制防止突变
比传统方法更稳定高效

GRPO伪代码解析

输入:
- 初始策略(待训练模型)
- 奖励函数(输出评估函数)
- 训练提示集
- 组大小(每个提示的输出数量)

算法流程:
1. 每次迭代:
   a. 设置参考策略=当前策略快照
   b. 对每个提示:
      i. 生成组大小数量的不同输出
      ii. 用奖励函数计算每个输出的奖励
      iii. 组内归一化奖励
      iv. 通过最大化裁剪比率更新策略
          同时考虑KL散度约束

输出: 优化后的策略模型

性能表现与影响

DeepSeek R1在多个领域达到领先水平：

| 领域 | 关键指标 | |------|----------| | 数学 | AIME 2024: 79.8%, MATH-500: 97.3% | | 编程 | Codeforces评分: 2029, LiveCodeBench: 65.9% | | 常识 | MMLU: 90.8%, GPQA Diamond: 71.5% | | 语言 | AlpacaEval 2.0胜率: 87.6%, FRAMES: 82.5% |