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【央视新闻客户端】 

专题：DeepSeek为何能震动全球AI圈

　　来源：新智元

　　这些天，硅谷彻底处于中国公司带来的大地震余波中。

　　全美都在恐慌：是否全球人工智能的中心已经转移到了中国？

　　就在这当口，全球复现DeepSeek的一波狂潮也来了。

　　诚如LeCun所言：‘这一次，正是开源对闭源的胜利！’

　　种种这些观点和讨论，让人不禁怀疑：数百亿美元支出，对这个行业真的必要吗？甚至有人说，中国量化基金的一群天才，将导致纳斯达克崩盘。

　　从此，大模型时代很可能会进入一个分水岭：超强性能的模型不再独属于算力巨头，而是属于每个人。

　　30美金，就能看到‘啊哈’时刻

　　来自UC伯克利博士生潘家怡和另两位研究人员，在CountDown游戏中复现了DeepSeek R1-Zero。

　　他们表示，结果相当出色！

　　实验中，团队验证了通过强化学习RL，3B的基础语言模型也能够自我验证和搜索。

　　更令人兴奋的是，成本不到30美金（约217元），就可以亲眼见证‘啊哈’时刻。

　　这个项目叫做TinyZero，采用了R1-Zero算法——给定一个基础语言模型、提示和真实奖励信号，运行强化学习。

　　然后，团队将其应用在CountDown游戏中（这是一个玩家使用基础算术运算，将数字组合以达到目标数字的游戏）。

　　模型从最初的简单输出开始，逐步进化出自我纠正和搜索的策略。

　　在以下示例中，模型提出了解决方案，自我验证，并反复纠正，直到解决问题为止。

　　在消融实验中，研究人员运行了Qwen-2.5-Base（0.5B、1.5B、3B、7B四种参数规模）。

　　结果发现，0.5B模型仅仅是猜测一个解决方案然后停止。而从1.5B开始，模型学会了搜索、自我验证和修正其解决方案，从而能够获得更高的分数。

　　他们认为，在这个过程，基础模型的是性能的关键。

　　他们还验证了，额外的指令微调（SFT）并非是必要的，这也印证了R1-Zero的设计决策。

　　这是首个验证LLM推理能力的实现可以纯粹通过RL，无需监督微调的开源研究

　　基础模型和指令模型两者区别：

　　此外，他们还发现，具体的RL算法并不重要。PPO、GRPO、PRIME这些算法中，长思维链（Long CoT）都能够涌现，且带来不错的性能表现。

　　而且，模型在推理行为中非常依赖于具体的任务：

　　苹果机器学习科学家Yizhe Zhang对此表示，太酷了，小到1.5B的模型，也能通过RL涌现出自我验证的能力。

　　7B模型复刻，结果令人惊讶

　　港科大助理教授何俊贤的团队（共同一作黄裕振、Weihao Zeng），只用了8K个样本，就在7B模型上复刻出了DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1的训练。

　　结果令人惊喜——模型在复杂的数学推理上取得了十分强劲结果。

　　项目地址：https：//github.com/hkust-nlp/simpleRL-reason

　　他们以Qwen2.5-Math-7B（基础模型）为起点，直接对其进行强化学习。

　　整个过程中，没有进行监督微调（SFT），也没有使用奖励模型。

　　最终，模型在AIME基准上实现了33.3%的准确率，在AMC上为62.5%，在MATH上为77.2%。

　　这一表现不仅超越了Qwen2.5-Math-7B-Instruct，并且还可以和使用超过50倍数据量和更复杂组件的PRIME和rStar-MATH相媲美！

　　其中，Qwen2.5-7B-SimpleRL-Zero是在Qwen2.5-Math-7B基础模型上仅使用纯PPO方法训练的，仅采用了MATH数据集中的8K样本。

　　Qwen2.5-7B-SimpleRL则首先通过Long CoT监督微调（SFT）作为冷启动，然后再进行强化学习。

　　在这两种方法中，团队都只使用了相同的8K MATH样本，仅此而已。

　　大概在第44步的时候，‘啊哈时刻’出现了！模型的响应中，出现了自我反思。

　　并且，在这个过程中，模型还显现了更长的CoT推理能力和自我反思能力。

　　在博客中，研究者详细剖析了实验设置，以及在这个强化学习训练过程中所观察到的现象，例如长链式思考（CoT）和自我反思机制的自发形成。

　　与DeepSeek R1类似，研究者的强化学习方案极其简单，没有使用奖励模型或MCTS（蒙特卡洛树搜索）类技术。

　　他们使用的是PPO算法，并采用基于规则的奖励函数，根据生成输出的格式和正确性分配奖励：

　　该实现基于OpenRLHF。初步试验表明，这个奖励函数有助于策略模型快速收敛，产生符合期望格式的输出。

　　第一部分：SimpleRL-Zero（从头开始的强化学习）

　　接下来，研究者为我们分享了训练过程动态分析和一些有趣的涌现模式。

　　训练过程动态分析

　　如下所示，所有基准测试的准确率在训练过程中都在稳步提高，而输出长度则呈现先减少后逐渐增加的趋势。

　　经过进一步调查，研究者发现，Qwen2.5-Math-7B基础模型在初始阶段倾向于生成大量代码，这可能源于模型原始训练数据的分布特征。

　　输出长度的首次下降，是因为强化学习训练逐渐消除了这种代码生成模式，转而学会使用自然语言进行推理。

　　随后，生成长度开始再次增加，此时出现了自我反思机制。

　　训练奖励和输出长度

　　基准测试准确率（pass@1）和输出长度

　　自我反思机制的涌现

　　在训练到第 40 步左右时，研究者观察到：模型开始形成自我反思模式，这正是DeepSeek-R1论文中所描述的‘aha moment’（顿悟时刻）。

　　第二部分：SimpleRL（基于模仿预热的强化学习）

　　如前所述，研究者在进行强化学习之前，先进行了long CoT SFT预热，使用了8，000个从QwQ-32B-Preview中提取的MATH示例响应作为SFT数据集。

　　这种冷启动的潜在优势在于：模型在开始强化学习时已具备long CoT思维模式和自我反思能力，从而可能在强化学习阶段实现更快更好的学习效果。

　　与RL训练前的模型（Qwen2.5-Math-7B-Base + 8K QwQ知识蒸馏版本）相比，Qwen2.5-7B-SimpleRL的平均性能显著提升了6.9个百分点。

　　此外，Qwen2.5-7B-SimpleRL不仅持续优于Eurus-2-7B-PRIME，还在5个基准测试中的3个上超越了Qwen2.5-7B-SimpleRL-Zero。

　　训练过程分析

　　训练奖励和输出长度

　　基准测试准确率（pass@1）和输出长度

　　Qwen2.5-SimpleRL的训练动态表现与Qwen2.5-SimpleRL-Zero相似。

　　有趣的是，尽管研究者先进行了long CoT SFT，但在强化学习初期仍然观察到输出长度减少的现象。

　　他们推测，这可能是因为从QwQ提取的推理模式不适合小型策略模型，或超出了其能力范围。

　　因此，模型选择放弃这种模式，转而自主发展新的长链式推理方式。

　　最后，研究者用达芬奇的一句话，对这项研究做了总结——

　　简约，便是最终极的精致。

　　完全开源复刻，HuggingFace下场了

　　甚至，就连全球最大开源平台HuggingFace团队，今天官宣复刻DeepSeek R1所有pipeline。

　　复刻完成后，所有的训练数据、训练脚本等等，将全部开源。

　　这个项目叫做Open R1，当前还在进行中。发布到一天，星标冲破1.9k，斩获142个fork。

　　项目地址：https：//github.com/huggingface/open-r1

　　研究团队以DeepSeek-R1技术报告为指导，将整个复刻过程划分为三个关键步骤。

　　从斯坦福到MIT，R1成为首选

　　一个副业项目，让全世界科技大厂为之惶恐。

　　DeepSeek这波成功，也成为业界的神话，网友最新截图显示，这款应用已经在APP Store‘效率’应用榜单中挤进前三。

　　在Hugging Face中，R1下载量直接登顶，另外3个模型也霸占着热榜。

　　a16z合伙人Anjney Midha称，一夜之间，从斯坦福到MIT，DeepSeek R1已经成为美国顶尖高校研究人员‘首选模型’。

　　还有研究人员表示，DeepSeek基本上取代了我用ChatGPT的需求。

　　中国AI，这一次真的震撼了世界。