DeepSeek 强化学习技术揭秘：开源模式如何重塑 AI 生态

7.6K 0

全球大模型技术呈现出“闭源垄断”与“开源突围”的双轨竞速态势。以 OpenAI 和 Google 为代表的头部企业通过技术壁垒主导市场，但封闭生态限制了开发者准入。DeepSeek 以开源为突破口，打破了这一局面。通过公开代码和技术报告，DeepSeek 揭示了前沿大模型的关键技术细节，进一步开源了专为 Hopper AI 芯片设计的 FlashMLA、用于 MoE 模型训练和推理的 DeepEP 通信库等技术，证明开源模型性能可媲美顶尖闭源系统，并构建起开发者深度参与的技术飞轮。

DeepSeek 的开源模式及其影响

DeepSeek 通过开源模式不仅展示了其技术实力，还构建了开发者友好生态。开发者可以通过研读 DeepSeek 技术论文，理解其核心 GRPO 算法，感受到其对 AI 产业的深远影响。DeepSeek 彻底公开所有技术，使得后续研究者无需从零开始，很多方法已经明确可循。DeepSeek 的爆红更多归功于其在语言处理能力上的卓越表现，尤其是在写作方面，这与普通用户的日常使用体验息息相关。

DeepSeek 的技术创新与评价

关于 DeepSeek 是否属于科研突破，业内看法不一。马斯克认为 DeepSeek R1 并非 AI 领域的彻底革命，而谷歌 DeepMind 首席执行官 Demis Hassabis 则评价 DeepSeek 的 AI 模型可能是“我见过的来自中国最好的作品”。DeepSeek 运用了多项成熟技术，通过强化学习找到了激发模型推理能力的秘诀，如使用 MoE 和 MLA 架构。DeepSeek 的最大亮点是开源，这使得所有人都能使用和体验最强大的模型，具有普惠性。

强化学习为何成为“杀手锏”？

DeepSeek R1 的训练方法尤其引人注目。例如，仅凭强化学习就激发出推理能力。GRPO（Group Relative Policy Optimization）算法是 DeepSeek 的一个重要贡献，它比传统 PPO 算法更快、更省算力。通过多次采样得到的平均奖励值作为新的 baseline，GRPO 能够更合理地计算奖励并优化模型表现。这种创新不仅提高了模型性能，还为整个社区带来了信心。

强化学习可能成为下一个“Scaling Law”

随着数据资源的逐渐枯竭，大模型需要新的发展方向。强化学习可能成为下一个“Scaling Law”，因为它可以通过让模型自我生成回复并自我训练，实现更高效的学习和优化。过去十年的重大 AI 成果如 AlphaGo 和 AlphaStar 已经展示了强化学习的强大潜力。基础模型能力的提升是推动强化学习发挥更大价值的关键因素。

DeepSeek 模型迭代的关键点

DeepSeek 从一开始就致力于开发 AGI（人工通用智能），并在数学和代码领域表现突出。其技术布局很早就开始关注推理场景，而非单纯对话交互，这为其在复杂推理领域建立了深厚积累。DeepSeek 持续提升模型规模，同时优化基础设施、数据处理、训练和推理能力。DeepSeek 的研发历程是一步一个脚印的，每个阶段的进展均可在公开报告中追溯。

DeepSeek 的商业化策略与挑战

DeepSeek 的商业化路径面临挑战。由于其模型的火爆程度超出预期，DeepSeek 缺乏 C 端、B 端产品经验，难以承接大规模商业合作。DeepSeek 更像一个研究机构，而非一家公司，其重点并不在短期盈利上。DeepSeek 的高门槛招聘标准也反映了其人才策略的特殊性，更倾向于年轻高潜力人才。