DeepSeek-R1-全面分析2025

1.背景1该模型的开发背景源于传统语言模型在复杂推理任务中的局限性，尤其是在需要多步逻辑推理的场景中。尽管现有的语言模型在生成文本和理解语言方面表现出色，但在数学推理、代码生成等需要精确逻辑推理的任务中，表现仍然有限。为了解决这一问题，DeepSeek团队提出了基于强化学习的训练方法，开发了DeepSeekR1系列模型。该模型的核心目标是通过强化学习和大规模训练，提升模型在复杂推理任务中的表现。DeepSeek-R1-Zero是这一系列中的第一个模型，它通过纯强化学习训练，无需监督微调(SFT),展现出强大的推理能力。然而，DeepSeek-R1-Zero在训练过程中也暴露出一些问题，如可读性差、语言混合等。为了进一步优化模型，DeepSeek团队引入了冷启动数据和多阶段训练方法，开发了DeepSeek-R1。冷启动数据的使用使得模型在训练初期能够更快地收敛，并且通过多阶段训练，模型的推理能力和可读性得到了显著提升。此外，团队还探索了蒸馏技术，将大型模型的推理能力传递到小型模型，使得小型模型在推理任务中也能表现出色。总的来说，DeepSeek-R1的开发背景是为了解决传统语言模型在复杂推理任务中的不足，通过强化学习和蒸馏技术，提升模型在数学推理、代码生成等任务中的表现，并为研究社区提供开源的推理模型资源。1.1 DeepSeek系列模型2023年7月，国内大型私募基金幻方量化成立了子公司深度求索，他们储备了过万张A100和H800计算显卡，开启了半年迭代一版大模型的探索历程：·2024年1月，深度求索发布了第一代模型，DeepSeekMoE系列，最大的版本有67B参数，确立了混合专家模型(Mo)架构路线，能大幅减少训练和生成期间的成本。另外，DeepSeekMoE发现了细粒度多数量Expert模块以及设立独立的共享Expert模块能获得更加稳定且更好的效果。·2024年5月，深度求索发布了第二代模型，DeepSeek-v2,最大的版本有273B参数。其中最重要的创新是多头潜在注意力机制(Multi-head Latent Attention,MLA)。MLA能大幅降低模型在生成（推理）阶段的显卡缓存占用，据报告可降到原先的5%-13%，因而可以大大提高其在生成阶段的效率。这一创新，配合其他创新使得DeepSeek-v2的生成文字的成本降到只有每百万token一块钱。·2024年12月，深度求索发布了第三代模型，DeepSeek-v3,最大的版本有671B参数。v3采用了多token预测训练(Multi-Token Prediction,MTP)技术以及无损负