人工智能领域持续涌现创新，来自中国的DeepSeek团队近日重磅发布了其最新的大型语言模型DeepSeek-R1。 该模型以开源形式推出，迅速在Github上获得超过4000颗星，足见其受到业界的高度关注。DeepSeek-R1的发布，不仅标志着国产大模型技术的又一次进步，也引发了关于模型训练方式和能力的广泛讨论。
此前，DeepSeek曾被质疑其技术可能借鉴了OpenAI的o1模型。 而本次R1的发布，可以说是对此类质疑的有力回击。DeepSeek团队更是公开表示：“我们的R1能与开源版的o1平分秋色。”这一自信的声明，展现了团队对自身技术的充分认可，同时也预示着大模型竞争格局的进一步演变。值得注意的是，这里的“平分秋色”并没有给出明确的性能指标对比，更多的是一种主观评价，具体性能表现还需要更多评测数据的支持。
DeepSeek-R1最值得关注的创新在于其训练方式。 传统的LLM训练通常依赖于监督微调（SFT）的方法，需要大量标注数据。 而DeepSeek-R1大胆地跳过了SFT步骤，完全通过强化学习（RL）进行训练。 这种训练方式的转变，意味着R1模型具备了更强的自主学习和推理能力，更加接近人类的思维模式。 强化学习强调在与环境的交互中学习，通过奖励机制引导模型找到最优策略，这使得R1不仅能模仿人类的语言，还能在一定程度上理解并解决问题。
由于R1在多个领域的出色表现，一些网友将其誉为“开源LLM界的AlphaGo”，认为其在推动AI技术发展上具有里程碑的意义。在数学、代码、自然语言推理等关键领域，R1展现出了与o1正式版相媲美的实力。更令人惊喜的是，在一些基准测试中，R1的表现甚至超越了o1。例如：
- 在AIME 2024数学竞赛中，DeepSeek-R1取得了79.8%的优异成绩，略高于OpenAI的o1-1217。
- 在MATH-500测试中，R1以97.3%的高分与o1-1217并驾齐驱，同时远超其他模型。
- 在编程竞赛方面，R1在Codeforces上的Elo评级达到了2029，超越了96.3%的人类参赛者。
这些数据表明，DeepSeek-R1在特定任务上的性能已经达到了相当高的水平，具备了与国际领先模型竞争的实力。然而，我们需要注意的是，这些测试结果只是模型能力的部分体现，全面评估一个大型语言模型的性能需要更广泛的测试和实际应用验证。
为了更好地服务社区，DeepSeek团队还开源了R1的蒸馏版本，包括参数量从1.5B到70B不等的六个小模型。 其中，蒸馏后的R1 32B和70B模型在性能上超越了GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet和QwQ-32B等知名模型，甚至与o1-mini的效果相当。 更令人振奋的是， DeepSeek-R1在实现这些卓越性能的同时，成本仅为o1的五十分之一。 这无疑大大降低了使用高性能LLM的门槛，使得更多开发者和研究者能够参与到大模型应用开发中来。
DeepSeek-R1的成功，除了模型本身的性能优势外， 还得益于其发布即开源的训练数据集和优化工具。 这种开放的态度赢得了社区的广泛好评，许多网友认为这才是真正的“Open AI”精神——促进知识共享，加速技术进步。 开源不仅能够吸引更多开发者参与到模型的改进和优化中来，也能够推动整个AI生态系统的发展。
DeepSeek-R1的成功离不开其三大核心技术的支撑： Self play、Grpo以及Cold start。 DeepSeek团队此次开源的R1模型共有两个版本，分别是DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1，两者均拥有660B的参数，但在功能上有所侧重。 DeepSeek-R1-Zero完全摒弃了SFT数据，仅通过强化学习进行训练，实现了大模型训练中首次跳过监督微调的壮举。 而DeepSeek-R1则在训练过程中引入了少量的冷启动数据，并通过多阶段强化学习优化模型，极大提升了模型的推理能力。
在 DeepSeek-R1的训练过程中，还出现了有趣的现象，模型自发地学会了“回头检查步骤”的能力。 这种能力并非人为设计，而是在算法通过奖励正确答案的机制下自然形成的。 这种“模型涌现”的现象， 为人工智能的发展带来了新的启示， 提示我们在设计算法时， 应当更加注重利用奖励机制引导模型自主学习， 挖掘模型自身的潜能。
