万字长文深度解读：DeepSeek R1的架构、核心技术和使用指南

大F的智能小课

已于 2025-04-15 22:35:21 修改

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文章标签：人工智能

于 2025-02-06 21:45:00 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zengzizi/article/details/145478760

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1. 项目概述

1.1 项目背景与目标

DeepSeek-R1 项目由杭州深度求索公司（DeepSeek）推出，旨在打造高性能的 AI 推理模型，以满足复杂任务场景下的高效推理需求。该项目的背景源于当前人工智能领域对推理能力的高要求，尤其是在数学、代码和自然语言推理等任务上，传统模型往往存在推理能力不足或成本过高的问题。DeepSeek-R1 的目标是通过大规模强化学习技术，仅需极少量标注数据，便能在这些任务上取得卓越表现，同时保持较低的推理成本，以推动人工智能技术的普及和应用。

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1.2 模型系列介绍

DeepSeek-R1 是一个专注于推理任务的高性能模型系列，其核心特点包括：

强化学习驱动的推理能力提升：DeepSeek-R1 在后训练阶段大规模应用了强化学习技术，通过强化学习，模型能在仅有极少标注数据的情况下，显著提升推理能力。例如，在 2024 年 AIME（美国数学邀请赛）测试中，DeepSeek-R1 取得了 79.8% 的 Pass@1 准确率，略高于 OpenAI o1-1217 模型的 79.2%；在 MATH-500 基准测试中，DeepSeek-R1 以 97.3% 的成绩略微超越了 o1 的 96.4%。
长链推理技术：DeepSeek-R1 采用了长链推理技术，其思维链长度可达数万字，使模型能逐步分解复杂问题，通过多步骤的逻辑推理来解决问题，在复杂任务中展现出更高的效率。
模型蒸馏支持：DeepSeek-R1 支持用户利用其输出进行模型蒸馏，训练更小型的模型，以满足不同应用场景的需求。
开源与灵活的许可证：DeepSeek-R1 遵循 MIT License 开源，用户可以自由使用、修改和商用。

此外，DeepSeek-R1 还包括多个子版本，如 DeepSeek-R1-Zero，这是首个完全通过强化学习训练的大型语言模型，无需依赖监督微调或人工标注数据。这种创新的训练方式不仅降低了数据收集成本，还提高了模型的泛化能力和自我修正能力。

2. 模型架构与训练方法

2.1 基础模型与强化学习

DeepSeek-R1 的基础模型架构采用了大规模参数化设计，其参数规模达到 6710 亿，使用 Mixture-of-Experts (MoE) 架构，每个 token 仅激活 370 亿参数。这种架构设计不仅提高了模型的计算效率，还增强了其对复杂任务的处理能力。

在训练方法上，DeepSeek-R1 系列中的 DeepSeek-R1-Zero 完全基于强化学习进行训练，不依赖任何监督微调或人工标注数据。这种方法具有显著的优势，例如降低了数据收集和标注的成本，提高了模型的泛化能力和自我修正能力。通过强化学习，DeepSeek-R1-Zero 能够在仅有极少标注数据的情况下，显著提升推理能力。例如，在 2024 年 AIME 测试中，DeepSeek-R1-Zero 取得了 71% 的 Pass@1 准确率，这一成绩已经显示出其强大的推理能力。

2.2 模型改进与优化

为了进一步提升模型的性能，DeepSeek-R1 采用了多阶段混合训练策略。在训练过程中，首先进行数千条高质量示例的监督微调，然后应用强化学习专注于推理任务。此外，通过拒绝采样收集新的训练数据，并进行最终的强化学习，涵盖所有任务。这种多阶段训练方法解决了 DeepSeek-R1-Zero 在可读性和语言一致性上的局限性，同时实现了更高的性能。

在优化方面，DeepSeek-R1 使用了组相对策略优化（GRPO）技术。与传统的近端策略优化&