DeepSeek R1-Zero —— 由DeepSeek开发的开放源代码推理模型，完全采用强化学习进行培训

DeepSeek R1-Zero指的是什么？

DeepSeek R1-Zero 是由 DeepSeek 研发的一款完全基于纯强化学习（RL）进行训练的推理模型，未涉及任何监督微调（SFT）数据的应用。该模型在各类推理任务中表现卓越，在 AIME 2024 数学竞赛中的 pass@1 分数显著提升至71.0%，几乎媲美 OpenAI-o1-0912 的成绩。在整个训练期间，DeepSeek R1-Zero 展现了自我进化的能力，如对解题策略进行反思与再评估。

R1-Zero由DeepSeek开发，其核心特性如下：

• 卓越的推断技能借助大规模强化学习技术，DeepSeek R1-Zero 在数学、编程及自然语言理解等多个任务上取得了显著成效，在 AIME 2024 数学竞赛中的表现尤为突出，其 Pass@1 准确率从初始的 15.6% 上升到了 71.0%，这一成绩已接近 OpenAI-o1-0912 的水准。
• 完全由强化学习引导该模型作为首款经强化学习全面培训的推理论型，展示了即使在缺乏监督微调资料的情况下，同样能够达到高效推理的效果。
• 自主提升技能在培训期间，该模型展示出诸如自我反省和重新审视推理过程的复杂行为，这些特性是借助强化学习自然而然地显现出来的。
• 开放源代码及社群支援DeepSeek R1-Zero的模型参数现已开放源代码，并采用MIT许可协议，允许使用者利用知识提炼方法来培训不同的模型。
• 提纯方法从 DeepSeek R1-Zero 提炼出来的若干小型模型（例如 7B、32B 和 70B 等），在处理推理任务时展现出了卓越的能力，其表现可与某些专有模型相媲美或甚至更优。
• 多种语言的支援及优化尽管该模型在处理多种语言的任务时表现优异，但仍面临语言混合的挑战。采用语言一致性激励机制能够显著提升这个问题的表现。
• 有效培训及运用DeepSeek R1-Zero的培训方案为未来的推断模型发展开辟了新路径，并且它的开放源代码政策极大地支援了科研社群。

DeepSeek R1-Zero的核心技术机制

• 完全基于强化学习的培训DeepSeek R1-Zero 基于像 DeepSeek-V3-Base 这样的基础架构，利用大规模的强化学习直接增强其推理功能，并省略了常规的监督微调过程。该模型能够在缺乏标注数据的前提下，依靠试验与错误机制来掌握复杂的推理技巧。
• GRP 算法优化版该模型利用了 GRPO（Group Relative Policy Optimization）算法来通过群体内的标准化奖赏信号改善策略。GRPO 方法是通过对一组输出样本（比如16个结果）进行处理，计算这些样本内部奖励值的平均数和标准偏差以生成优势函数，从而规避了传统PPO（Proximal Policy Optimization）中因需额外构建价值模型而导致的成本增加问题。
• 激励体系规划该系统利用稀疏激励机制（比如只在得出准确答案时提供激励）促进探究活动，并且能够处理较长的文本序列（例如包含32,000个标记的内容）。这使得它能够在多步骤推导和验证过程中独立寻找高效的逻辑路径。
• 个人成长及自发表现于训练期间，该模型显现出一种自发的进化特性，包括了自我反省及对推演过程进行再评价之类的高级活动。值得注意的是，这类表现并非人为直接设计的结果，而是借助增强学习机制自然而然地发展出来。
• 支持较长的上下文DeepSeek R1-Zero 能够创建极长的因果链（CoT），平均每条链可达到 1200 字左右，这为复杂的逻辑推演提供了充裕的空间，让系统能够执行多层次的追溯与校验工作。
• 跨任务推广该模型在包括代码编写和知识查询在内的多种任务上表现出了卓越的适应性。其出色的适应力主要归功于强化学习带来的机动性和模型自身的自我学习功能。

DeepSeek R1-Zero的项目位置

• HuggingFace的模型集合访问此链接以查看由deepseek-ai开发的DeepSeek-R1-Zero模型: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Zero

DeepSeek R1-Zero的使用情境

• 教学行业DeepSeek R1-Zero 适用于定制化学习方案的设计与智能化辅导服务中。它能够依据学生的学业进展和个人偏好，推送精准的习题及评价建议，助力学生们更有效地吸收知识点。
• 健康管理在医疗卫生行业里，DeepSeek R1-Zero 能够协助进行疾病诊断及新药开发工作。它具备处理海量医疗信息的能力，并能够辨识出病症的关键特点，从而有助于提高如癌症这类重大疾病早期检测的准确性。
• 自动驾驶技术DeepSeek R1-Zero 展现了在自动驾驶行业的巨大潜能，能够依据实时的交通动态及紧急事件迅速作出判断，并调整最优路径以增强驾驶的安全性。
• 编程代码的创建与精进于软件开发范畴内，DeepSeek R1-Zero 擅长进行代码创作与精进工作。特别是在如 Codeforces 之类的编程挑战场景下，该工具能够产出极具效能的程序解答方案。
• 文本处理技术DeepSeek R1-Zero 擅长应对自然语言推理挑战，能够解决复杂语境下的逻辑难题，并且在诸如问答系统和文本解析等领域内具有广泛的应用潜力。