解读 DeepSeek R1：非技术人员也能轻松理解的AI推理模型

5.3K 0

近年来，DeepSeek R1 成为了大众关注的焦点，尤其是在春节期间，它在社交媒体上迅速走红。无论是科技爱好者还是普通用户，都对这款AI模型产生了浓厚的兴趣。本文将从非技术人员的角度出发，探讨以下几个方面：DeepSeek R1 为何如此聪明？传统大模型训练的瓶颈何在？DeepSeek R1 如何突破这些瓶颈？纯强化学习能否再次推动 AI 超越人类？

大多数人讨论的 DeepSeek 主要是指其深度思考版本——DeepSeek R1。与其他普通模型相比，DeepSeek R1 属于基于强化学习的推理模型。其标志性特点是，在回答用户问题之前，R1 会先进行“自问自答”的推理思考，从而提升最终回答的质量。例如，当用户提出“先有鸡还是先有蛋？”这一问题时，R1 会经历以下推理步骤：

推理 1 – 问题领域分析：经典哲学、科学难题

推理 2 – 知识回忆：哲学-因果循环；科学-进化论、生物学发展

推理 3 – 用户意图分析：用户可能寻求明确答案，但该问题没有绝对答案，因此需要解释不同观点

推理 4 – 结合用户场景：如果是学生作业，R1 会给出更加结构化的回答；如果是普通用户，R1 则会提供简洁易懂的解释。

传统大模型训练的瓶颈

当前 AI 大模型的训练分为两个阶段：“预训练”和“后训练”。在“预训练”阶段，AI 依赖于海量的“预训练”数据，这类似于学龄前儿童背诵唐诗三百首。虽然 AI 能够模仿出正确的答案，但它并不真正理解这些知识，也无法灵活运用。这种“填鸭式教育”使 AI 只能基于已知数据的概率进行“续写”，而无法真正理解或创新。

在“后训练”阶段，AI 需要学习如何与人类有效对话，生成易于阅读的内容，以及进行合理的推理。此前，这一阶段主要采用监督微调（SFT）或基于人类反馈的强化学习（RLHF）。然而，这两种方法都有其局限性。SFT 类似于让学生额外背诵宋词三百首，以应对综合性考试；而 RLHF 则依赖于人类训练者的主观评价，限制了 AI 的自主探索能力。

DeepSeek R1 的突破

DeepSeek R1 引入了纯强化学习（RL），摆脱了对大量人类标注数据的依赖。在“冷启动”阶段，R1 通过少量人工精选的思维链数据进行初步引导，随后便主要依靠强化学习自主探索推理策略。通过奖励系统（包括准确率奖励和格式奖励），R1 不断提升回答的准确性，实现了自我进化。

与 Alpha Zero 类似，DeepSeek R1 从零开始自我博弈，不受限于人类经验，展现出超出预期的成长潜力。实验表明，R1-zero 版本甚至在没有任何初始引导的情况下，自发涌现出更强的推理能力和顿悟时刻。尽管 R1-zero 输出内容的可读性和安全性有待提高，但经过微调的 R1 版本已经能够在保持高质量推理的同时，确保生成内容的稳定、安全和无害。