计算机行业DeepSeek-R1强化学习与知识蒸馏比肩O1

内容目录1DeepSeek-R1发布，对标OpenAIo1正式版 32大规模强化学习：激发大模型推理潜能 42.1DeepSeek-R1-Zero:以强化学习完全取代监管微调 42.2DeepSeek-R1:引入冷启动与多阶段训练 53知识蒸馏技术：让小模型也能“聪明”推理 74DeepSeek-R1高性价比API定价，极具商业化落地潜力 95总结和启示：强化学习与知识蒸馏，DeepSeek引领L 图表目录图表目录图1.DeepSeek发布DeepSeek-R1模型 3 3 4 5图5.DeepSeek-R1-Zero中间版本的“顿悟现象” 5图6.DeepSeek-R1的基准测试成绩在多个维度超越V3以及OpenAI、Anthropic的主流模型 7图7.DeepSeek-R1蒸馏模型 8图8.QwQ-32B-Preview与经过强化学习和R1蒸馏Qwen-32B模型的基准测试成绩对比 8 9 图11DeepSeek-R1深度思考能力示例 我可以帮你写代码、读文件，写作各种创意内容，请把你的任务交给我吧0数据来源：DeepSeek官网，2024上获得了79.8%的成绩，略高于OpenAI-o1-1217。在MATH-500上，它获得了97.3%的惊人成绩，表现与OpenAI-o1-1217相当，并明显优于其他模型。在编上获得了2029Elo评级，在竞赛中表现优于96.3%的人类参与者。对于工程相关aDeepSeek-R1-32BOpenAl-1-minlD3数据来源：DeepSeek官方， 过程中最大化群体得分，同时设计了包含准确性奖40000数据来源：DeepSeek论文《DeepSeek-R1:IncenReinforcementLe分从初始的15.6%持续提升至71.0%,最终达到与OpenAIol-0912相当的性能水Question:Ifa>1,thenthesumoftherealsolutionsof√a-Va+x=xisequaltoTosolvetheequationva-Va+x=Rearrangetoisolatetheinnersqua(a-x²)²=a+x=a²-2ax²+(x²)²=a+x=x⁴-ReinforcementLearn2.2DeepSeek-R1:引入冷启动与多阶段训练学习(Reasoning-orientedReinforcementLearning)、拒绝采样和监督微调(如编码、数学、科学和逻辑推理)上的性能。为了解决语言混合问题，引生成潜在的CoT,并最终收集了大约20万个与非推理训练样本相关的数据。调，进行第二轮强化学习，以进一步优化模型的推图6.DeepSeek-R1的基准测试成绩在多个维度超越V3以及OpenAI、Anthropic的主Claude-3.5-GPT-4oDe37B~37B51.159.171750.875916.096.648.961.7ReinforcementLe弱。在处理非中英语言查询时，DeepSeek-R1容易出现语言混合的问题，对提示后再进行强化学习。这种方法结合了监督学习和强化学习的优势，既可以利用人DeepSeek团队深入探索了将R1的推理能力蒸馏到更小模型中的潜力，利用DeepSeek-R1生成的800K数据对Qwen和Llama系列的多个小模型进行了微DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5BDeepSeek-R1-Distill-QwDeepSeek-R1-Distill-LlaDeepSeek-R1-Distill-QweDeepSeek-R1-Distill-QweDeepSeek-R1-Distill-Llam数据来源：DeepSeek官方，Base上进行的强化学习的DeepSeek-R1-Zero-Qwen-32B仅达到QwQ-32B-Preview数据来源：DeepSeek论文《DeepSeek-R1:IncenAIME2024上取得了72.6%的惊人成绩，在MATH-500上得分94.3%,在LiveCodeBench上得分57.2%,这些结果显著优于之前的开源模型，并与ol-mini数据来源：DeepSeek官方，4DeepSeek-R1高性价比API定价，极具商业化落地潜力RIAPI服务定价为每百万输入tokens1元(缓存命中)/4元(缓存未命中),每百(缓存命中)/110元(缓存未命中),每百万输出tokens是438元。DeepSeek-R1用户需要更精确地设计提示词才能获得较好的结果。在面向专业开发者时，DeepSeek-R1系列模型在软件工程任务上未能展示出显著的改进，可能导致其在软件开发辅助工具、代码生成等领域的应用效果不如预期，进而限制其在软件工图10.DeepSeek-R1与OpenAI同类产品的API价格比较01类推理模型输入输出价格(元/1MTokens)1410输入API价格(缓存命中)输入输入API价格(缓存命中)输入API价格(缓存未命中)数据来源：DeepSeek官方，领LLM创新之路DeepSeek-R1-Zero展示的无SFT的强化学习技术为产业提供了一种新的训练范式，即通过强化学习来激发模型的内在潜力，从而在多个领域实现更高效、更精准的推理能力，为模型扩展(scaling)提供新的工程化方向。正如DeepSeek-R1的技术论文中所说，强化学习的力量和美丽在于，与其明确地教模型如何解决问R1-Zero创新了语言模型的训练范式，不再依赖大量的标注数据进行监督微调，而是通过纯强化学习让模型自主探索和发现解决问题的方法，从而实现了自主学习和演化，减少了对高质量标注数据的依赖，对于难以获取大量标注数据的领域尤为重要，生成的CoT作为训练数据，也为后续使用算法和技术手段生成或增强高质量数据以训练模型提供了新思路。2^3和3^2谁更大2^3和3^2谁更大先，2×2是4,然后再乘以2就是8.所以2等于8.接下来算3的平方，也就是3×3,结果是9.所以3等于9.那这样的先计算3n2的值，In2约等于0.6931,所以3×0.6931=2.0794.而n3约等于1.0986,所以2×1.0986=2.1972.比较这两个结果的话，21972比2.0794大，所以n(37大于In(2°),因此3大于2',这和我之前直接计算的括果是一致的。不过，可能还有一种方法，比如比较它们的比值成者差值，比如，计算3²-2°,也就是9-8=1,这样显然3比2大1.成者，计算它们的比值，32/2³=9/8=1.125,这说明3²是2的1.125倍，所以更大步程解析：1.直接计算数值：比较结果：9>8-3>212.对数比较法