什么是推理大模型?DeepSeek R1推理大模型与DeepSeek V3模型的区别是什么?什么时候该使用推理大模型?

本文原文来自DataLearnerAI官方博客:什么是推理大模型?DeepSeek R1推理大模型与DeepSeek V3模型的区别是什么?什么时候该使用推理大模型? | 数据学习者官方网站(Datalearner)

原文较为详细,本文为精简版本,详情参考原文即可。


近期,DeepSeek R1的出现使推理大模型受到关注。与GPT-4o等普通大模型相比,推理大模型有何不同?它适用于哪些任务?又是如何训练的?

推理大模型的起源

2024年9月12日,OpenAI推出o1推理大模型,其推理能力较当时的大语言模型大幅提升,主要得益于新的训练方法,强调"思维链"和强化学习,由此推理大模型概念开始广泛传播。

不过OpenAI官方也没有给出推理大模型的明确定义。

虽无明确定义,但普遍认为推理大模型核心在于解决需多步骤逻辑推导的复杂问题。它会在回答前内部生成一长串思维链,像人类解题时先写出思考过程。

推理大模型与普通大模型的区别

推理大模型擅长复杂推理、解谜、数学证明等任务,能显式展示中间推导过程;普通大模型则更适合文本生成、翻译、摘要等简单任务,直接输出答案。

推理大模型的训练方法

目前主要有四类训练方法:

  • 推理时扩展:在推理过程中增加计算资源,如通过提示工程、投票或搜索策略等提高输出质量。

  • 纯强化学习:直接通过强化学习训练模型,不依赖监督微调。如DeepSeek-R1-Zero模型,利用奖励机制提升推理能力。

  • 监督微调与强化学习结合:先监督微调,再强化学习。如DeepSeek-R1模型,先生成监督微调数据,再进行多轮强化学习。

  • 纯监督微调与蒸馏:通过纯监督微调训练,利用蒸馏过程将大型模型知识传递给小型模型。

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