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广州站扩建,广汉有没有做网站建设公司,中铁建设门户网登录忘记密码,小码短链接文章详细介绍了构建大语言模型推理能力的四种主要方法#xff1a;推理时扩展、纯强化学习、监督微调与强化学习结合、以及纯监督微调与蒸馏。文章分析了每种方法的优缺点#xff0c;并以DeepSeek R1为例展示了具体实现过程。同时#xff0c;文章讨论了推理模型的应用场景、局…文章详细介绍了构建大语言模型推理能力的四种主要方法推理时扩展、纯强化学习、监督微调与强化学习结合、以及纯监督微调与蒸馏。文章分析了每种方法的优缺点并以DeepSeek R1为例展示了具体实现过程。同时文章讨论了推理模型的应用场景、局限性以及在有限预算下开发推理模型的实用建议为开发者提供了构建高性能推理模型的全面指导。本文介绍了构建推理模型的四种主要方法即我们如何为大语言模型LLMs赋予推理能力。希望这些内容能为你提供有价值的见解帮助你在这一领域快速发展的文献和炒作中理清方向。2024年大语言模型领域呈现出日益明显的专业化趋势。除了预训练和微调之外我们见证了各种专用应用的兴起从检索增强生成RAG到代码助手等。我预计这一趋势将在2025年进一步加速领域和应用场景特定的优化即“专业化”将受到更多重视。推理模型的开发正是这些专业化方向之一。这意味着我们对大语言模型LLMs进行优化使其在需要中间步骤才能解决的复杂任务上表现出色例如解谜题、高阶数学问题和编程挑战等。然而这种专业化并不会取代其他类型的LLM应用因为将一个通用LLM转变为推理模型也会带来某些弊端我将在后文加以讨论。为了让你快速了解下文内容本文将阐释“推理模型”的含义探讨推理模型的优势与劣势概述 DeepSeek R1 背后的技术方法介绍构建和改进推理模型的四种主要途径分享在 DeepSeek V3 和 R1 发布之后对大语言模型格局的一些思考提供在预算有限的情况下开发推理模型的实用建议希望本文能在人工智能今年持续高速发展的背景下为你带来切实的帮助我们如何定义“推理模型”如果你从事人工智能或更广义的机器学习领域你很可能已经习惯了那些模糊且充满争议的术语定义。“推理模型”也不例外。最终总会有某篇论文对它做出正式定义但很快又会在下一篇论文中被重新诠释如此往复。在本文中我将“推理”定义为回答那些需要复杂、多步骤生成并包含中间推理过程的问题。例如“中国的首都是哪里”这类事实型问答并不涉及推理而像“一列火车以每小时60英里的速度行驶了3小时它行驶了多远”这样的问题则需要一定的简单推理——比如必须先识别出距离、速度和时间之间的关系才能得出答案。大多数现代大语言模型LLMs都具备基本的推理能力能够回答诸如“一列火车以每小时60英里的速度行驶了3小时它行驶了多远”这类问题。因此如今当我们提到“推理模型”时通常指的是那些在更复杂的推理任务上表现卓越的大语言模型例如解答谜题、脑筋急转弯以及数学证明等。此外目前大多数被冠以“推理模型”之名的大语言模型其输出通常包含一个“思考”或“思维”过程。至于大语言模型是否真的在“思考”以及如何“思考”则是另一个值得探讨的话题。推理模型中的中间步骤可以以两种方式呈现第一种是明确地将其包含在模型的输出中如前文图示所示第二种是一些推理型大语言模型例如 OpenAI 的 o1会在内部进行多轮迭代生成中间步骤但这些步骤并不会展示给用户。我们何时应该使用推理模型在明确了推理模型的定义之后我们可以进入更有趣的部分如何构建和改进用于推理任务的大语言模型LLMs。然而在深入技术细节之前我们首先需要思考一个关键问题究竟在什么情况下才真正需要推理模型我们什么时候需要推理模型推理模型专为处理复杂任务而设计例如解谜题、高阶数学问题以及具有挑战性的编程任务。但对于更简单的任务如文本摘要、翻译或基于知识的事实型问答则并不需要推理模型。事实上对所有任务都使用推理模型可能既低效又昂贵。例如推理模型通常使用成本更高、输出更冗长有时还会因“过度思考”而更容易出错。这里同样适用一条简单原则为任务选择合适的工具或合适类型的大语言模型。下图总结了推理模型的主要优势与局限性。简要了解 DeepSeek 的训练流程在下一节讨论构建和改进推理模型的四种主要方法之前我想先简要概述一下 DeepSeek R1 的训练流程该流程源自《DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning》。这份报告不仅是一个有趣的案例研究也为开发推理型大语言模型提供了可借鉴的蓝图。需要注意的是DeepSeek 并未只发布单一的 R1 推理模型而是推出了三个不同的变体DeepSeek-R1-Zero、DeepSeek-R1 和 DeepSeek-R1-Distill。根据技术报告中的描述我将这些模型的开发流程总结在下图中。接下来我们简要回顾一下上图所示的流程。更多细节将在下一节展开届时我们将讨论构建和改进推理模型的四种主要方法。1DeepSeek-R1-Zero该模型基于 2024 年 12 月发布的 671B 参数预训练基础模型 DeepSeek-V3。研究团队使用强化学习RL对其进行训练并采用了两种类型的奖励信号。这种方法被称为“冷启动”cold start训练因为它跳过了通常在人类反馈强化学习RLHF中包含的监督微调SFT步骤。2DeepSeek-R1这是 DeepSeek 的旗舰推理模型建立在 DeepSeek-R1-Zero 的基础上。团队通过额外的 SFT 阶段和进一步的 RL 训练对其进行了优化从而在“冷启动”的 R1-Zero 模型之上实现了性能提升。3DeepSeek-R1-Distill*利用前几步生成的 SFT 数据DeepSeek 团队对 Qwen 和 Llama 系列模型进行了微调以增强它们的推理能力。虽然这一过程并非传统意义上的知识蒸馏但它确实使用了更大的 DeepSeek-R1671B模型的输出来训练更小的模型包括 Llama 8B 和 70B以及 Qwen 1.5B–30B。构建和改进推理模型的四大主要方法在本节中我将概述当前用于提升大语言模型LLM推理能力、并构建专用推理模型如 DeepSeek-R1、OpenAI 的 o1 和 o3 等的关键技术。注o1 和 o3 的具体实现细节在 OpenAI 之外尚不公开。但据传它们结合了推理阶段和训练阶段的多种技术。1) 推理时扩展Inference-time scaling提升 LLM 推理能力或任何能力的一种方式是推理时扩展。这一术语有多种含义但在本文语境下特指在推理过程中增加计算资源以提高输出质量。一个粗略的类比是人类在面对复杂问题时如果给予更多思考时间通常能给出更好的答案。类似地我们可以采用一些技术促使 LLM 在生成答案时进行更多“思考”尽管 LLM 是否真的“思考”是另一个话题。推理时扩展的一个直接方法是巧妙的提示工程prompt engineering。经典例子是思维链Chain-of-Thought, CoT即在输入提示中加入“请逐步思考”之类的引导语句。这会鼓励模型生成中间推理步骤而不是直接跳到最终答案——对于更复杂的问题这种做法通常但并非总是能带来更准确的结果。注意对于像“中国首都是哪里”这类简单的知识型问题使用此类策略并无意义。这也是一条实用的经验法则判断你的输入查询是否真正需要推理模型。前面提到的思维链CoT方法可被视为一种推理时扩展因为它通过生成更多的输出 token 使推理过程变得更加“昂贵”即计算开销更大。另一种推理时扩展的方法是采用投票和搜索策略。一个简单的例子是多数投票majority voting让大语言模型生成多个答案然后通过多数投票选出最终答案。类似地我们也可以使用束搜索beam search等其他搜索算法来生成更优的回答。若想深入了解这些不同策略我强烈推荐阅读论文《Scaling LLM Test-Time Compute Optimally can be More Effective than Scaling Model Parameters》《DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning》将常见的推理时扩展方法例如基于过程奖励模型Process Reward Model和基于蒙特卡洛树搜索Monte Carlo Tree Search的方法归类为“未成功的尝试”。这表明除了 R1 模型本身相比 V3 基础模型更倾向于生成更长的回答这种倾向可视为一种隐式的推理时扩展之外DeepSeek 并未显式采用这些技术。然而显式的推理时扩展通常是在应用层而非大语言模型内部实现的因此 DeepSeek 仍有可能在其应用程序中使用这类技术。我推测 OpenAI 的 o1 和 o3 模型采用了推理时扩展技术这也解释了为何它们的使用成本明显高于 GPT-4o 等模型。除了推理时扩展之外o1 和 o3 很可能也使用了类似于 DeepSeek R1 的强化学习RL训练流程。关于强化学习的更多内容将在接下来的两节中详细展开。2) 纯强化学习Pure Reinforcement Learning, RL《DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning》中让我个人印象最深的一点是他们发现推理能力可以作为一种行为从纯强化学习中自然涌现。下面我们来深入探讨这一发现的含义。如前所述DeepSeek 开发了三种 R1 模型。其中第一种是DeepSeek-R1-Zero它基于 DeepSeek-V3 基础模型构建——这是他们在 2024 年 12 月发布的一个标准预训练大语言模型。与典型的强化学习流程不同通常会在 RL 之前先进行监督微调即 SFTDeepSeek-R1-Zero 完全仅通过强化学习进行训练没有初始的 SFT 阶段如下图所示。尽管如此这种强化学习RL过程与常用的基于人类反馈的强化学习RLHF方法类似后者通常用于对大语言模型LLMs进行偏好微调。然而如前所述DeepSeek-R1-Zero 的关键区别在于跳过了用于指令微调的监督微调SFT正因如此他们称之为“纯”强化学习“pure” RL。不过需要指出的是大语言模型语境下的 RL 与传统强化学习存在显著差异但这属于另一个话题了。在奖励机制方面他们并未使用基于人类偏好训练的奖励模型而是采用了两种类型的奖励准确性奖励accuracy reward和格式奖励format reward。准确性奖励对于编程问题使用 LeetCode 编译器来验证答案是否正确对于数学问题则通过一个确定性的系统来评估回答的准确性。格式奖励利用一个 LLM 作为“评判者”judge确保模型输出符合预期格式例如将推理步骤放在think标签内。令人惊讶的是仅凭这种方法该大语言模型就发展出了基本的推理能力。研究人员观察到了一个“顿悟时刻”“Aha!” moment——尽管模型从未被明确训练去生成推理过程它却开始在回答中自发地输出推理轨迹reasoning traces如下图所示。尽管 R1-Zero 并非顶尖的推理模型但它确实展现出了推理能力——如上图所示它能够生成中间的“思考”步骤。这证实了仅通过纯强化学习pure RL来构建推理模型是可行的而 DeepSeek 团队是首个展示或至少公开发表这一方法的研究团队。3) 监督微调与强化学习SFT RL接下来我们来看 DeepSeek 旗舰推理模型DeepSeek-R1的开发过程该模型为构建推理模型提供了一个范本。它在 DeepSeek-R1-Zero 的基础上进一步引入了额外的监督微调SFT以提升其推理性能。需要注意的是在标准的 RLHF基于人类反馈的强化学习流程中通常都会在强化学习之前加入一个 SFT 阶段这种做法其实相当普遍。OpenAI 的 o1 模型很可能也采用了类似的方法进行开发。如上图所示DeepSeek 团队使用DeepSeek-R1-Zero生成了他们称之为“冷启动”cold-start的监督微调SFT数据。这里的“冷启动”指的是这些数据由 DeepSeek-R1-Zero 生成而该模型本身从未接受过任何监督微调SFT数据的训练。利用这批冷启动 SFT 数据DeepSeek 首先对模型进行了指令微调instruction fine-tuning随后又进行了一轮强化学习RL。这一 RL 阶段沿用了 DeepSeek-R1-Zero 中使用的相同准确性奖励和格式奖励但额外增加了一个一致性奖励consistency reward用于防止模型在单次回答中混用多种语言即“语言混杂”现象。在完成该 RL 阶段后团队又进行了一轮 SFT 数据收集。在此阶段他们使用最新模型检查点生成了60 万条思维链Chain-of-Thought, CoT同时另外使用 DeepSeek-V3 基础模型创建了20 万条基于知识的 SFT 示例。这总计 80 万条60 万 20 万SFT 样本随后被用于对 DeepSeek-V3 基础模型进行指令微调并紧接着进行了最后一轮强化学习。在这一最终 RL 阶段对于数学和编程类问题他们继续采用基于规则的方法提供准确性奖励而对于其他类型的问题则使用了人类偏好标注作为奖励信号。总体而言这一流程与标准的 RLHF 非常相似主要区别在于SFT 数据中包含更多思维链CoT示例RL 阶段除了基于人类偏好的奖励外还引入了可验证的奖励机制。最终得到的DeepSeek-R1 模型得益于额外的 SFT 和 RL 训练阶段在性能上相比 DeepSeek-R1-Zero 实现了显著提升如下表所示。4) 纯监督微调SFT与蒸馏到目前为止我们已经介绍了构建和改进推理模型的三种关键方法推理时扩展Inference-time scaling一种无需训练或修改底层模型即可提升推理能力的技术。纯强化学习Pure RL如 DeepSeek-R1-Zero 所示即使没有监督微调推理能力也能作为一种习得行为自然涌现。监督微调 强化学习SFT RL该方法催生了 DeepSeek 的旗舰推理模型 DeepSeek-R1。那么还剩下什么方法呢答案是模型“蒸馏”distillation。令人意外的是DeepSeek 还发布了一系列通过他们称之为“蒸馏”的流程训练得到的小型模型。然而在大语言模型LLM的语境下“蒸馏”并不一定遵循深度学习中传统的知识蒸馏knowledge distillation方法。按照传统定义知识蒸馏是指让一个较小的“学生”模型同时学习大型“教师”模型的输出 logits 和目标任务数据。而在这里“蒸馏”指的是在由大型 LLM 生成的 SFT 数据集上对更小的 LLM例如 Llama 8B 和 70B以及 Qwen 2.5 系列模型参数规模从 0.5B 到 32B 不等进行指令微调。具体而言这些大型 LLM 包括 DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1 的一个中间检查点。事实上用于此次蒸馏过程的 SFT 数据正是前一节中描述的、用于训练 DeepSeek-R1 的同一数据集。为清晰说明这一流程我在下图中特别标出了蒸馏部分。他们为什么要开发这些蒸馏模型呢在我看来主要有两个关键原因小型模型更高效。这意味着它们运行成本更低同时也能在性能较低的硬件上运行这对许多研究人员和像我这样的技术爱好者来说尤其具有吸引力。纯监督微调SFT。这些蒸馏模型提供了一个有趣的基准案例展示了仅依靠纯监督微调不使用强化学习能在多大程度上提升模型性能。下表对比了这些蒸馏模型与其他主流模型、以及 DeepSeek-R1-Zero 和 DeepSeek-R1 的性能表现。如我们所见这些蒸馏模型的性能明显弱于 DeepSeek-R1但令人惊讶的是尽管它们的参数规模比 DeepSeek-R1-Zero 小几个数量级其表现却显著优于后者。此外值得注意的是这些模型与o1-mini的性能对比也相当出色我怀疑 o1-mini 本身可能也是 o1 的一种类似蒸馏版本。在结束本节之前还有一个有趣的对比值得一提。DeepSeek 团队测试了在 DeepSeek-R1-Zero 中观察到的“涌现式推理行为”是否也能出现在更小的模型中。为此他们将 DeepSeek-R1-Zero 所采用的纯强化学习pure RL方法直接应用于Qwen-32B模型。该实验的结果总结在下表中其中QwQ-32B-Preview作为参照推理模型是由 Qwen 团队基于 Qwen 2.5 32B 开发的据我所知其训练细节从未公开。这一对比进一步揭示了一个关键问题仅靠纯强化学习是否也能在远小于 DeepSeek-R1-Zero 的模型中激发出推理能力有趣的是实验结果表明对于小型模型而言蒸馏即基于高质量推理数据的监督微调。这支持了一种观点仅靠强化学习RL可能不足以在这一规模的模型中激发出强大的推理能力而使用高质量推理数据进行监督微调SFT在小型模型上可能是更有效的策略。为了更全面地评估表中若能包含以下两项额外对比会更有价值采用 SFT RL 训练的 Qwen-32B训练方式类似于 DeepSeek-R1 的开发流程。这将有助于判断与纯 RL 或纯 SFT 相比将 RL 与 SFT 结合究竟能带来多大程度的性能提升。仅通过纯 SFT 微调的 DeepSeek-V3其训练方式与蒸馏模型的构建过程类似。这样就能直接比较“RL SFT”相较于“纯 SFT”到底有多大的优势。结论在本节中我们探讨了构建和提升推理模型的四种不同策略推理时扩展Inference-time scaling无需额外训练但会增加推理成本。随着用户数量或查询量的增长大规模部署的成本将显著上升。尽管如此对于已经较强的模型而言这种方法仍是提升性能的“不二之选”。我强烈怀疑 OpenAI 的 o1 模型就采用了推理时扩展这也解释了为何其每 token 的成本高于 DeepSeek-R1。纯强化学习Pure RL在研究层面颇具启发性因为它揭示了推理能力可以作为一种“涌现行为”自然产生。然而在实际模型开发中RL SFT才是更优选择能构建出更强的推理模型。我同样高度怀疑 o1 也采用了 RL SFT 的训练方式。更具体地说我认为 o1 可能基于一个比 DeepSeek-R1 更弱、更小的基础模型但通过 RL SFT 和推理时扩展进行了弥补。如前所述RL SFT 是构建高性能推理模型的核心方法。DeepSeek-R1 为此提供了一个出色的范本清晰展示了这一流程如何实现。蒸馏Distillation是一种极具吸引力的方法尤其适用于构建更小、更高效的模型。但其局限在于蒸馏本身无法推动创新也无法催生下一代推理模型——因为它始终依赖于一个已有的、更强的模型来生成监督微调SFT数据。接下来一个值得关注的方向是将RL SFT策略3与推理时扩展策略1相结合。这很可能正是 OpenAI 在 o1 中采用的做法只不过 o1 的基础模型可能弱于 DeepSeek-R1这也解释了为何 DeepSeek-R1 在推理时既高效又表现出色。关于 DeepSeek R1 的思考谈谈我对 DeepSeek-R1 模型的看法。简而言之我认为这是一项了不起的成就。作为一名算法工程师我尤其欣赏其详尽的技术报告其中披露的方法论对我极具启发和学习价值。最令人着迷的发现之一是推理能力竟能从纯强化学习中自发涌现。此外DeepSeek 将模型以宽松的 MIT 开源许可证发布其限制甚至比 Meta 的 Llama 系列模型还要少这一点也令人印象深刻。与 o1 相比如何DeepSeek-R1 是否优于 o1我认为两者大致处于同一水平。但 DeepSeek-R1 的突出优势在于推理效率更高。这表明 DeepSeek 可能在训练阶段投入更多而 OpenAI 则可能更依赖推理时扩展来提升 o1 的性能。不过由于 OpenAI 并未公开 o1 的细节直接比较仍属“苹果与橘子”的对比。例如我们尚不清楚o1 是否也是混合专家模型MoEo1 的实际规模有多大o1 是否只是 GPT-4o 的轻微改进版仅辅以少量 RL SFT主要依靠大量推理时扩展在缺乏这些关键信息的情况下任何直接对比都只能是推测。DeepSeek-R1 的训练成本另一个热议话题是 DeepSeek-R1 的开发成本。有人提到约4300万元的训练费用但这很可能是将DeepSeek-V32024 年 12 月发布的基座模型与 DeepSeek-R1 混淆了。4300万元的估算基于假设 GPU 小时单价为14元并参考了 DeepSeek-V3 最终训练轮次所需的 GPU 小时数——该数据最早在 2024 年 12 月被讨论过。然而DeepSeek 团队从未披露 R1 的确切 GPU 小时数或开发成本因此所有相关成本估计都纯属猜测。无论如何DeepSeek-R1 无疑是开源权重推理模型领域的一个重要里程碑其高效的推理表现使其成为 OpenAI o1 的一个有趣替代方案。在有限预算下开发推理模型即使以 DeepSeek-V3 这类开源基座模型为起点要开发出 DeepSeek-R1 级别的推理模型仍可能需要数十万至数百万美元的资金投入。这对预算有限的研究人员或工程师来说无疑令人望而却步。好消息是蒸馏能走得很远。幸运的是模型蒸馏提供了一种更具成本效益的替代路径。DeepSeek 团队通过其 R1 蒸馏模型证明了这一点尽管参数规模远小于 DeepSeek-R1这些小型模型仍展现出令人惊讶的强推理能力。当然即便如此该方法也并非完全廉价——他们的蒸馏过程使用了 80 万条 SFT 样本仍需大量算力支持。有趣的是在 DeepSeek-R1 发布前几天我偶然看到一篇关于Sky-T1的文章一个小型团队仅用1.7 万条 SFT 样本就训练出了一个开源的 32B 模型总成本仅为450 美元——甚至低于大多数 AI 会议的注册费。这一案例表明尽管大规模训练依然昂贵但小规模、有针对性的微调工作仍能以极低成本取得令人印象深刻的结果。根据其基准测试Sky-T1 的性能大致与 o1 相当考虑到其极低的训练成本这一表现令人印象深刻。低成本下的纯强化学习TinyZero虽然 Sky-T1 聚焦于模型蒸馏我也注意到“纯强化学习”pure RL领域一些有趣的工作。其中一个突出的例子是TinyZero——一个仅含 30 亿参数3B的模型它复现了 DeepSeek-R1-Zero 的方法顺便一提其训练成本不到 30 美元。令人惊讶的是即使规模仅有 3B 参数TinyZero 仍展现出一定的涌现式自验证能力emergent self-verification abilities这进一步支持了一个观点即使在小型模型中推理能力也能通过纯强化学习自然涌现。TinyZero 的代码仓库提到相关研究报告仍在撰写中。后续期待更多细节的公布。上述两个项目表明即使预算有限依然可以开展富有成效的推理模型研究。尽管这两种方法都借鉴了 DeepSeek-R1 的思路——TinyZero 聚焦于纯强化学习pure RL而 Sky-T1 则专注于纯监督微调pure SFT——但更令人期待的是这些思路未来还能如何进一步拓展和深化。超越传统 SFT旅程学习Journey Learning去年我接触到一种特别有趣的方法见于论文《O1 Replication Journey: A Strategic Progress Report – Part 1》。尽管标题提到“复现 o1”但该论文实际上并未真正复现 o1而是提出了一种改进蒸馏即纯 SFT过程的新思路。论文的核心思想是用“旅程学习”journey learning替代传统的“捷径学习”shortcut learning。捷径学习指的是传统指令微调中的做法模型仅使用正确的解题路径进行训练。而旅程学习则同时包含错误的解题路径及其修正过程使模型能够从错误中学习。这种方法在某种程度上与 TinyZero 在纯强化学习训练中观察到的自验证能力相关但其目标是完全通过 SFT 来提升模型性能。通过向模型展示错误的推理路径以及对应的纠正方式旅程学习有望增强模型的自我纠错能力从而以这种方式构建出更可靠、更稳健的推理模型。这可能是一个令人兴奋的未来研究方向尤其适用于预算有限的推理模型开发场景——在这些场景中基于强化学习RL的方法可能因计算成本过高而难以实施。无论如何目前在推理模型领域正涌现出大量有趣的工作我相信在接下来的时间里我们一定会看到更多令人振奋的成果​最后我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我整理出这套 AI 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