??每周跟蹤AI熱點新聞動向和震撼發展 想要探索生成式人工智能的前沿進展嗎？訂閱我們的簡報，深入解析最新的技術突破、實際應用案例和未來的趨勢。與全球數同行一同，從行業內部的深度分析和實用指南中受益。不要錯過這個機會，成為AI領域的領跑者。點擊訂閱，與未來同行！ 訂閱：https://rengongzhineng.io/
深度思考實驗室（DeepSeek）最近發布了全新的推理模型R1，聲稱該模型不僅性能超越目前最先進的推理模型（如OpenAI的O1系列），而且訓練規模只用到了西方大廠GPU集群的一個小小分支。更引人注目的是，和這些大廠不同，DeepSeek還公開了一篇論文，詳細解釋了他們的技術原理。
簡單來說，傳統模型的工作原理是根據提示預測下一個或一系列的輸出文本。而推理模型則嘗試將“逐步思考”的行為直接嵌入到模型中，從根本上改變其邏輯思維方式。OpenAI的模型具體如何運作并未公開，但一種可能的機制是這樣的：先用一個強大的常規模型生成大量“逐步推理”的示例，然后篩選出正確答案的數據，再用這些數據對模型進行微調。這個過程雖然有效，但耗費巨大，尤其是需要生成海量的高質量推理數據。
而DeepSeek采用了完全不同的方法。他們的訓練基于強化學習，而非微調，不需要預先準備海量的推理鏈數據，也不需要運行高昂的答案驗證模型。具體操作如下：
- 以一個強大的基礎模型（如DeepSeek-V3）為起點；
- 通過提示讓模型逐步解決數學問題；
- 直接用代碼驗證答案是否正確，而非依賴另一個模型；
- 如果答案正確，給予獎勵；若錯誤，則進行懲罰；
- 重復這一過程，持續改進模型。
這種強化學習方法不僅降低了成本，還可能帶來質量上的提升。傳統方法中的推理能力取決于最初基礎模型的表現，而DeepSeek的方法允許模型在自我訓練過程中創造出全新的推理鏈，這種自我進化的能力可能最終導致真正的超智能推理能力，類似于國際象棋超級AI展現出的“非人類”策略。
然而，DeepSeek的方法并非沒有局限性。由于訓練依賴于可機械驗證的推理鏈，模型目前只能在代碼和數學領域中表現出色。而像語言邏輯謎題、法律分析等更復雜的推理場景，由于難以驗證答案的正確性，暫時無法納入訓練。
至于為何DeepSeek的創新選擇在此刻出現，而非更早？一個可能的原因是開源基礎模型的性能最近才達到足夠強大的水平，能夠支撐這種強化學習方法。此外，推理相關的基準測試質量也有了顯著提高，為模型提供了足夠多需要推理解決的問題。
總的來說，DeepSeek-R1展示了一種高效且潛力巨大的推理模型訓練方法，但在跨領域應用方面仍有改進空間。未來的表現，尤其是在人文學科上的能力，仍需拭目以待。
)
