深入解析 DeepSeek R1：强化学习如何驱动大模型推理能力的进化

引言

在 AI 竞赛日益激烈的时代，DeepSeek-AI 推出了 DeepSeek R1，试图以强化学习（RL） 直接训练推理能力，而非仅依赖传统的监督微调（SFT）。这一思路不仅为大规模语言模型（LLMs）带来了新的训练范式，还在跨任务推理迁移上表现出潜力。
本文将深入解析 DeepSeek R1 的架构、训练方法和对比实验，并从多维度审视其局限性与未来发展方向。同时，我们也会在文中介绍 DeepSeek R1 蒸馏到多个小规模模型的过程及其在下游任务的效果表现，以期为学术与开源社区提供可参考的实践经验。

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1. DeepSeek R1 体系概览

1.1 系列版本

DeepSeek R1 主要包括两个核心版本：

1. DeepSeek R1-Zero
   采用纯强化学习进行训练，未使用任何人工标注或监督微调数据，旨在验证从零开始通过 RL 学习推理能力的可行性。

2. DeepSeek R1
   在 R1-Zero 的基础上，加入**冷启动数据（Cold Start Data）**以及多阶段训练策略，进一步提升了模型的可读性、稳定性与语言一致性。

在此基础上，DeepSeek-AI 还提供了蒸馏版本，将 DeepSeek R1 的推理能力迁移至 Qwen 和 LLaMA 等开源模型，推出了从 1.5B 到 70B 参数量的多个版本，并开放相关权重，以便社区在更轻量的条件下享受 DeepSeek R1 的推理优势。

1.2 与传统 LLM 方法的比较

• 传统 LLM 训练： 以监督微调（SFT）为主，需要大量人工标注的数据，并辅以指令微调（Instruction Tuning）或 RLHF（人类反馈强化学习）等方法来提升对话质量。
• DeepSeek R1： 更强调直接训练模型的推理能力，减少对人工标注的依赖。RL 方式能够让模型自主“试错”，在多步推理场景下逐步学习自我反思与**复杂推理链（Chain of Thought, CoT）**等能力。

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2. 训练方法：强化学习激发推理能力

本节将介绍 DeepSeek R1 的训练框架，从纯强化学习到强化学习与监督结合，再到多规模模型的蒸馏，力求为读者清晰呈现其核心思路和实验依据。

2.1 DeepSeek R1-Zero：强化学习自我进化

2.1.1 核心算法：Group Relative Policy Optimization（GRPO）

在传统强化学习中，Proximal Policy Optimization (PPO) 常被用于对话或序列决策任务。然而，PPO 需要训练价值网络或引入复杂的估计函数。为此，DeepSeek R1-Zero 采用了 Group Relative Policy Optimization (GRPO)，一种基于群体奖励的算法，其特征包括：

• 群体基准值估计：通过同时采样多个对话或推理路径，统计群体平均奖励作为基准值；
• 相对奖励更新：模型仅根据自身与群体基准值的相对表现做梯度更新；
• 低计算资源需求：相比传统需要单独训练价值网络的 RL 方法，GRPO 的实现更为轻量级。

参考文献：

• He et al. (2024). Group-based Rewards in Large Language Model Training.
• Schulman et al. (2017). Proximal Policy Optimization Algorithms. arXiv

2.1.2 奖励建模与推理格式

• 准确性奖励（Accuracy Reward）：根据模型输出与参考答案的匹配程度，或在特定评测脚本下运行结果是否正确来定义。
• 格式奖励（Format Reward）：为确保模型推理过程遵循统一的模板（如 ... 表示思考过程， ... 表示最终答案），在推理格式合规时给予额外奖励。

2.1.3 自我进化能力

在 RL 训练中，DeepSeek R1-Zero 会经历大量多步推理与自我纠错（self-reflection）的过程，因而逐步学会：

• 多步分解：将复杂任务拆解为多个可行子问题；
• 链式推理：保持上下文信息的一致性，进行类 CoT（Chain of Thought）的推理；
• 自我反思：在中间步骤出现错误时，及时修正思路并再次尝试。

示例
问题：一个袋子里有 5 个苹果和 3 个橙子，拿出 2 个苹果后还剩下多少个橙子？

 袋子里有5苹果3橙子，取出2苹果不影响橙子数，仍有3橙子 
 3 

尽管 DeepSeek R1-Zero 展示了可观的自发推理能力，但在语言可读性、风格一致性等方面仍存在局限。为此，DeepSeek-AI 在 R1 版本中引入了外部数据与精细化训练策略。

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2.2 DeepSeek R1：结合冷启动数据与多阶段训练

为解决 R1-Zero 版本在可读性不佳、语言混合等问题上遇到的瓶颈，DeepSeek R1 添加了“冷启动数据”并融入多阶段训练流程：

1. 冷启动阶段

   • 数据来源与规模：由预训练模型 DeepSeek V3 大规模生成多种任务的 CoT 数据；涵盖数学推理、法律问答、通用写作、翻译等。规模约 50 万条，其中包含一定比例的多语言数据。
   • 人工筛选：基于错误率、可读性与格式合规率等指标进行初步过滤；通过专业标注团队复查其中的关键推理步骤。

2. 推理强化学习

   • 在冷启动模型基础上，引入语言一致性奖励，进一步强化模型在多语言场景下保持风格统一；
   • 同时保留准确性和格式奖励，确保在自我进化的过程中不会牺牲正确率与结构化输出。

3. 拒绝采样与监督微调（SFT）

   • 对在推理强化学习阶段生成的低质量对话进行拒绝采样，过滤不符合预期或逻辑错误的内容；
   • 结合 DeepSeek V3 的多领域数据再次进行监督微调，以提升语言流畅度与可读性。

4. 全面强化学习

   • 最终阶段在综合场景下进行 RL 训练，涵盖对话生成、信息检索、翻译、写作以及安全性过滤等子任务；
   • 进一步优化模型的推理深度、用户友好性与鲁棒性。

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2.3 蒸馏：从大模型到小模型的推理迁移

DeepSeek R1 还将自身的推理能力通过**蒸馏（Distillation）**的方式迁移至 Qwen、LLaMA 等开源模型，推出了 1.5B、7B、8B、14B、32B、70B 等多档模型版本。与直接对小模型进行监督微调或 RL 训练相比，“教师—学生”蒸馏可在较少训练资源下显著提升小模型的推理表现。

• 蒸馏核心流程：

  1. 基于 DeepSeek R1 生成标准推理样本 (带有 和 结构)。
  2. 小模型（学生）以模仿损失（Mimicking Loss）的方式学习教师（DeepSeek R1）输出，包括中间思考过程和最终答案。
  3. 在关键领域（如数学推理、代码生成）可再追加小规模 RL 或 SFT 来微调学生模型的特定能力。

• 效果对比：

  • 实验表明，相比直接对小模型进行纯 RL 训练，蒸馏方式能稳定获得约 5%～10% 的准确率提升（根据内部对比实验，在相同计算预算和训练轮次的前提下）。

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3. Benchmark 测试结果：DeepSeek R1 vs. 竞品

本节评测基于公开或社区约定的数据集，以及部分内部自定义测试集。以下结果仅代表特定实验条件下（同样的硬件、相似超参数设置、近似批量大小）的对比。

3.1 数学推理

• AIME 2024：指的是 DeepSeek-AI 在内部仿照 AIME（American Invitational Mathematics Examination）难度水平设计的新题集，共计 500 余题，综合考查代数、几何、组合、数论等。

  • DeepSeek R1：达成 79.8% 的 Pass@1 正确率；
  • OpenAI-o1-1217（内部标注为 GPT-4 的某测试版本）：约 79.2%；
  • 注：基于同一套题目测试，DeepSeek R1 以微弱优势领先。

• MATH-500：一个社区通用数学推理数据子集（非官方完整 MATH 数据集），在难度上适中。

  • DeepSeek R1：97.3% Pass@1；
  • 最优开源模型对比：如 Alpaca 等 ~80% 左右；
  • 注：因部分题目在社区已有公开解答，可能带来训练时的“见题”偏差，结果仅作参考。

3.2 编程推理

• Codeforces Internal Set：DeepSeek-AI 收集了自 Codeforces 公开题库中提炼的 300 道中难度题目，用自动化测试脚本判断解决正确性。

  • DeepSeek R1：能在一次提交（Pass@1）下解决 65.9% ；
  • GPT-4o（OpenAI GPT-4 的另一个版本）在相同测试条件下约 67%；
  • 注：DeepSeek R1 与 GPT-4o 的差距在 1% 左右，整体处于同一量级。

• LiveCodeBench：针对动态代码执行进行测评；

  • DeepSeek R1：65.9% Pass@1；
  • Claude 3.5：63.0% 左右（内部测评）；
  • 注：此处结果与 Codeforces Internal Set 分数相近，说明 DeepSeek R1 在编程推理任务中具备较稳定的表现。

3.3 语言理解

• MMLU 子集：在主流的多任务语言理解评测（MMLU）中选取若干子集（如历史、数学、物理、生物）共 5,000 道题，采用多选形式。

  • DeepSeek R1：90.8% (子集测试)；
  • OpenAI-o1-1217：91.8%；
  • 注：此结果并非官方完整 MMLU 全量测试，仅供对比参考。

• GPQA Diamond：内部构建的高级问答测试，含较多推理题与跨知识领域问题。

  • DeepSeek R1：71.5%；
  • Claude 3.5：约 69.0%；
  • GPT-4o：约 73%；
  • 注：对高级知识和推理能力要求较高，R1 位列中上水平。

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4. 局限性与未来方向

4.1 泛化能力

• 在多轮对话中，DeepSeek R1 仍可能出现过度重复或逻辑跳跃的问题；
• 针对函数调用与 JSON 输出等结构化任务，有时难以保持格式严谨度。

4.2 多语言混合问题

• 深度融合中英双语时，模型偶尔会在句子中混用多种语言；
• 需要进一步在大规模多语言语料中进行 RL 或 SFT 来优化语言切换能力。

4.3 提示词敏感性

• 实验中观察到，DeepSeek R1 在零样本（Zero-shot）推理时效果较好，而少样本（Few-shot）提示有时会使模型答案趋于冗长或过拟合到示例模式；
• 后续会针对 Prompt Engineering 进行更深入的优化。

4.4 软件工程与代码理解

• 目前尚未在大规模软件工程场景（如大型代码仓库理解、调试任务）进行深度 RL 训练；
• 未来将扩充编程语料与调试对话数据，使模型在软件工程任务中更具实用性。

改进设想

• 引入多语言联邦学习架构，引导模型在不同语言、不同领域的协作推理；
• 结合更多开源 API 使用数据，优化函数调用与代码生成能力；
• 在 Prompt 侧添加自适应策略，根据用户输入上下文动态选择提示模版，降低提示词的敏感度。

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5. 结论

DeepSeek R1 通过纯强化学习到RL 与监督微调结合的分阶段策略，显著强化了 LLM 的复杂推理与自我反思能力。在数学、编程和多领域语言理解等任务上，其表现已接近甚至超过部分高规格商业模型。关键创新包括：

1. 引入 GRPO 算法：更轻量化地实现 RL，节约训练资源；
2. 冷启动 + 多阶段训练：在保证推理深度的同时兼顾可读性与一致性；
3. 蒸馏到小模型：在更小的参数规模下保持较高推理能力，为开源社区提供实用选择。

面向未来，DeepSeek-AI 将持续在工程化、跨语言、Prompt 友好度等方面精进 DeepSeek R1，推动“强化学习+推理优化”在更广泛领域中落地。随着蒸馏模型和训练脚本的进一步开源，期待更多研究者与开发者一同挖掘其潜能，为 LLM 世界带来更多创新与便利。

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附录：示例与引用

A.1 示例推理过程

用户： 我有一个列表 [2, 3, 6, 9] ，请问如何判断它能否构成等差数列？

 等差数列需要相邻两项差值相同；
列表差值：3-2=1，6-3=3，9-6=3，不相同；
因此不能构成等差数列。


 这不是等差数列 

A.2 参考或相关链接

1. MMLU Benchmark (Brown et al., 2020)
2. Proximal Policy Optimization (PPO)
3. DeepSeek-AI 官方 GitHub

如何在本地部署可参考 本地部署DeepSeek R1：打造私人AI助手完全指南

播客英文版：【深度解析】强化学习的魔力：揭秘DeepSeek-R1的惊人表现