DeepSeek-R1 模型的强化学习与知识蒸馏实践（内含训练概览图）

在人工智能领域，大型语言模型（LLM）的推理能力一直是研究的热点和难点。DeepSeek 团队推出的 DeepSeek-R1 模型，通过创新的强化学习和知识蒸馏技术，在提升模型推理能力方面取得了显著突破，为行业提供了新的思路和实践范例。

面向推理的强化学习

DeepSeek-R1 的开发始于面向推理的强化学习阶段。这一阶段的核心是解决模型在多语言混合问题上的语言混杂问题。通过引入语言一致性奖励，模型能够更好地专注于推理过程，避免语言干扰，从而提高推理的准确性和连贯性。

拒绝采样与监督微调

在强化学习的基础上，DeepSeek-R1 采用了拒绝采样与监督微调的策略。通过收集约 600k 个推理相关训练样本和 200k 个非推理训练样本，模型在写作、角色扮演等任务上的性能得到了显著提升。这种数据扩展方法不仅丰富了模型的训练素材，还增强了其在多样化场景下的适应性。

多场景强化学习

为了进一步提升模型的实用性和无害性，DeepSeek-R1 实施了面向所有场景的强化学习阶段。这一阶段结合了推理数据和一般数据，使用规则奖励和神经奖励模型来指导学习过程。通过这种方式，模型在保持强大推理能力的同时，能够更好地满足用户在不同场景下的需求。

知识蒸馏

DeepSeek-R1 的另一个重要贡献是通过知识蒸馏技术，将大模型的推理能力赋予小模型。使用 DeepSeek-R1 生成的 80 万条数据，对开源小模型（如 Qwen、Llama 系列）进行监督微调。蒸馏后的小模型在性能上有了显著提升，甚至在某些基准测试中超越了直接强化学习训练的同规模模型。

实验评估

DeepSeek-R1 及其蒸馏模型在多个基准测试中表现出色。在教育导向的知识基准测试中，DeepSeek-R1 在 MMLU、MMLU-Pro 和 GPQA Diamond 上的表现显著优于其前代模型 DeepSeek-V3，特别是在 STEM 相关问题上。在数学任务和编码算法任务中，DeepSeek-R1 的性能与 OpenAI-o1-1217 相当，大幅超越了其他模型。蒸馏后的小模型同样表现优异，例如 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 在 AIME 2024 测试中超越了 GPT-4o-0513 等非推理模型。

蒸馏模型评估

蒸馏模型的评估结果表明，知识蒸馏技术在提升小模型推理能力方面具有巨大潜力。通过对比蒸馏与强化学习的效果，发现蒸馏模型在某些任务上能够达到甚至超越通过大规模强化学习训练的模型性能。这为在资源受限的环境下部署高性能推理模型提供了可行的解决方案。

讨论

在讨论部分，DeepSeek 团队对比了蒸馏与强化学习的效果，指出了知识蒸馏的优势和局限性。虽然蒸馏模型在性能上有显著提升，但仍然存在一些挑战，例如如何进一步优化蒸馏过程以减少信息损失，以及如何将蒸馏技术应用于更多类型的模型和任务。

失败尝试

在开发过程中，DeepSeek 团队也遇到了一些挑战和失败尝试。例如，在应用过程奖励模型和蒙特卡洛树搜索时，发现这些方法在某些情况下并不能有效提升模型性能。这些失败尝试为后续的研究提供了宝贵的经验和教训，有助于团队调整研究方向，找到更有效的解决方案。

结论和未来工作

DeepSeek-R1 模型的成功为人工智能领域带来了新的启示。通过强化学习和知识蒸馏技术的结合，模型在推理能力上取得了显著突破。未来的工作方向可能包括进一步优化强化学习算法，探索更高效的蒸馏方法，以及将这些技术应用于更多领域和任务。此外，随着研究的深入，团队还计划探索如何将 DeepSeek-R1 的技术应用于多模态领域，以实现更广泛的应用和创新。

附训练概览图