DeepSeek-R1 论文阅读总结

1. QA问答(我的笔记)

Q1: DeepSeek如何处理可读性问题?

通过构建冷启动数据(数千条长CoT数据)微调基础模型,结合多阶段训练流程(RL训练、拒绝采样生成SFT数据),并优化输出格式(如特殊标记分隔),显著提升可读性。相比仅用RL的Zero版本,改进后的R1保持了推理能力且输出更易读。

Q2: DeepSeek-R1-Zero与R1的核心区别?

-R1-Zero:纯RL训练,无监督数据,输出存在语言混杂、可读性差

-R1:引入监督学习阶段

冷启动阶段用高质量CoT数据微调

拒绝采样生成600K过滤数据(移除混合语言/冗余内容)

二阶段RL(推理任务用规则奖励,通用任务用人类偏好奖励)

Q3: 如何验证推理能力蒸馏效果?

在标准评测网站(如LiveCodeBench/Codeforces)测试,经蒸馏的小模型性能超越直接用RL训练的同规模模型。

Q4: 成本节约方法?

自进化RL减少监督数据需求

GRPO算法优化RL训练效率

复用V3训练集生成思维链

2. 论文核心贡献(做了什么)

方法论创新:提出四阶段训练框架(冷启动→推理RL→数据生成→通用能力RL)

性能突破:在数学(MATH-500 97.3%)知识任务(MMLU 90.8%)达到SOTA

工程实践:解决纯RL训练的可读性缺陷,构建首个支持人类友好CoT的RL优化模型

技术验证:证明RL可通过自我进化提升推理能力,且该能力可蒸馏至小模型

3. 关键技术路径

3.1 混合奖励机制

|------|----------------------------|------|
| 任务类型 | 奖励构成 | 目标特性 |
| 推理任务 | 准确性(70%)+过程合规性(30%) | 严谨性 |
| 通用任务 | 有用性(50%)+无害性(30%)+可读性(20%) | 安全性 |

3.2 数据生产管线

4. 当前局限性

4.1 技术瓶颈

MCTS应用失败:语言生成空间离散性导致搜索复杂度爆炸(相比围棋增长10^3倍)

过程奖励困境:

原子步骤定义模糊(如数学证明中间态)

需人工标注百万级步骤数据(成本$380K+)

奖励黑客问题频发(模型学会伪造合规步骤)

4.2 实践缺陷

5. 未来方向

短期重点

蒸馏优化:探索RL+蒸馏联合框架(当前仅用SFT)

架构改进:

动态上下文窗口(当前固定4K)

混合专家系统(MoE)提升工程能力

长期愿景

自进化系统:构建完全闭环的RL训练生态(人工标注量<1%)

多模态推理:扩展至视觉-语言联合推理场景

安全增强:研发可解释的奖励模型(当前黑盒率>92%)

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