DeepSeek R1：纯强化学习如何让 AI 学会自主推理

DeepSeek R1：纯强化学习如何让 AI 学会自主推理

2025 年初，中国 AI 公司 DeepSeek 发布了一个震惊整个行业的模型——DeepSeek R1。这个模型不仅在推理能力上媲美 OpenAI 的 o1，更重要的是，它揭示了一个革命性的训练范式：AI 可以通过纯强化学习自主学会推理，而不需要人类标注的监督数据。

核心突破：从监督学习到纯强化学习

传统的大语言模型训练通常遵循这样的路径：

1. 预训练（在海量文本上学习语言模式）
2. 监督微调（SFT，用人类标注的问答对教模型如何回答）
3. 强化学习（RLHF，用人类反馈优化模型）

但 DeepSeek R1 打破了这个范式。他们的 R1-Zero 模型完全跳过了监督微调阶段，直接从基础模型开始进行大规模强化学习。

结果令人惊讶：模型自发地发展出了链思（Chain-of-Thought）推理能力、自我验证行为和反思模式。它学会了检查自己的工作，在发现错误时回溯，将复杂问题分解为子步骤——所有这些都没有在训练数据中看到过这些行为的示例。

GRPO：群体相对策略优化

DeepSeek R1 的另一个关键创新是 Group Relative Policy Optimization（GRPO） 算法。

传统的 PPO（Proximal Policy Optimization）需要一个单独的评论模型（critic）来估计奖励值，而 GRPO 采用了更聪明的方法：对于每个问题，它采样多个输出，然后使用群体的相对表现来估计模型的表现。

这种方法有几个显著优势：

• 不需要单独的奖励模型
• 训练更高效、更稳定
• 通过相对比较自然地鼓励改进

奖励系统：简单却强大

DeepSeek R1 的奖励系统惊人地简单：

• 如果答案与参考答案一致，奖励为 1
• 否则，奖励为 0

但就是这个简单的二进制奖励信号，驱动模型发现了复杂的推理策略。

论文中的图表显示，在 8,000 个训练步骤中，模型的平均响应长度从约 1,000 个 token 增长到近 10,000 个 token。这不是硬编码的——模型自己发现，对于复杂推理问题，更详细的逐步思考会带来更好的结果。

R1-Zero vs R1：从实验到生产

DeepSeek 发布了两个版本：

R1-Zero：纯强化学习版本

• ✅ 展现出惊人的推理能力
• ❌ 输出有时格式混乱、语言混合

R1：加入冷启动监督微调的版本

• ✅ 保持了 R1-Zero 的推理能力
• ✅ 输出更可读、更一致
• ✅ 在数学、代码和推理任务上与 OpenAI-o1 性能相当

深远影响

DeepSeek R1 的成功对整个 AI 行业产生了深远影响：

1. 降低了推理模型的门槛：不再需要大量的人类标注推理数据
2. 启发了新的研究方向：2025 年几乎所有在 LLM 中进行强化学习的工作都受到了 R1 的启发
3. 证明了纯 RL 的潜力：推理能力可以纯粹通过奖励信号来激发

正如 Scientific American 所指出的：”对于研究人员来说，R1 仍然非常有竞争力。在完成科学任务（如分析和可视化数据）的挑战中，尽管 R1 在准确性方面不是第一，但在平衡能力与成本方面，它是最好的模型之一。”

结语

DeepSeek R1 代表了 AI 训练范式的一个重要转变。它告诉我们，AI 可以像人类婴儿学习走路一样，通过试错和奖励来学习复杂的技能——而不需要每一步都被明确教导。

这个突破不仅在技术上令人印象深刻，更重要的是，它为我们理解智能的本质提供了新的视角。也许真正的通用人工智能，就需要这种自主探索和学习的能力。

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参考资料：

• DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs (arXiv:2501.12948)
• GitHub: deepseek-ai/DeepSeek-R1
• Scientific American: Secrets of Chinese AI Model DeepSeek Revealed in Landmark Paper