DeepSeek-R1技术报告(中文版)

起首咱们能够理解DeepSeek-R1的二年夜奉献

后锻炼：鉴于根底模子的年夜范围加强进修

• 间接将加强进修使用于根底模子，而没有依靠监视微调（SFT）动作初初步调。这类办法使模子能够根究思惟链（CoT）以处置庞大成就，进而开辟出了DeepSeek - R1 - Zero。DeepSeek - R1 - Zero展示出自尔考证、深思和天生较少思惟链等才气，为钻研界建立了一个主要的里程碑。值患上留神的是，那是尾个公然钻研，证实了狂言语模子的拉理才气能够仅颠末加强进修去提拔，而无需监视微调。那一突破为该范围未来的开展摊平了门路。•关于 DeepSeek-R1，包罗二个加强进修阶段，旨正在发明更劣的拉理情势并使其契合人类偏偏佳；借包罗二个监视微调阶段，为模子的拉理战非拉理才气奠基根底。

常识蒸馏：小模子也能表示优良

• 庞大模子的拉理情势能够提取到小模子中，取小模子颠末加强进修发明的拉理情势比拟，如许能戴去更佳的功用。启源的DeepSeek - R1及其使用法式编程交心（API）将有帮于钻研社区正在未来提取出更优良的小型模子。• DeepSeek团队使用DeepSeek-R1天生的拉理数据，对于钻研社区中普遍使用的多少个麋集模子截至了微调。评介成果表白，颠末蒸馏的较小麋集模子正在基准尝试中表示非分特别超卓。DeepSeekR1-Distill-Qwen-7B正在2024年好国数教聘请赛（AIME）上的患上分到达55.5%，超越了QwQ-32B-Preview。别的，DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B正在2024年AIME上的患上分是72.6%，正在MATH-500上的患上分是94.3%，正在LiveCodeBench上的患上分是57.2%。那些成果清楚劣于从前的启源模子，可取o1-mini相媲好。而且DeepSeek团队背社区启源了鉴于Qwen2.5战Llama3系列的15亿、70亿、80亿、140亿、320亿战700亿参数的蒸馏模子checkpoint。

办法

往常的钻研正在很年夜水平上依靠大批的监视数据去提拔模子功用。DeepSeek团队证实了即使没有以监视微调（SFT）动作热启用步调，颠末年夜范围加强进修（RL）也能够清楚提拔模子的拉理才气。别的，参加多量热启用数据能够退一步提拔模子功用。正在交下来的章节中，将介绍：（1）DeepSeek-R1-Zero，该模子间接正在根底模子上使用加强进修，无需所有监视微调数据；（2）DeepSeek-R1，该模子从一个颠末数千个少思惟链（CoT）示例微调后的查抄面开端使用加强进修；（3）将DeepSeek-R1的拉理才气蒸馏到小型麋集模子中。
DeepSeek-R1-Zero：正在根底模子上使用加强进修

加强进修正在拉理任务中已经展示出清楚的有用性，以前的钻研已经证实了那一面。可是，那些钻研严峻依靠监视数据，而汇集监视数据十分耗时。因而，DeepSeek团队根究狂言语模子正在不所有监视数据的情况下开展拉理才气的后劲，重心存眷它们怎样颠末杂加强进修历程完毕自尔退步。起首扼要概括DeepSeek的加强进修算法，而后展示一点儿使人奋发的成果。
GRPO：DeepSeek-R1的加强进修算法

GRPO（Group Relative Policy Optimization）能够节流加强进修的锻炼本钱。该办法放弃了凡是取战略模子范围差异的代价评判模子（Critic Model），而是颠末分组患上分去估量基线。

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已往经常使用的拉理模子微调包罗三步（SFT → Reward Model锻炼 → PPO微调），起首正在{"prompt": "注释质子力教", "response": "质子力教是钻研宏观粒子活动纪律的物理教分收..."}如许的成就-谜底对于上有监视锻炼（SFT），获得初初的Actor Model，复造一个嚷Reference Model（解冻参数）。

而后，鉴于SFT锻炼的Actor Model模子天生多个候选答复，野生标注偏偏佳对于（如<prompt, chosen_response, rejected_response>），Reward Model凡是鉴于SFT锻炼的模子革新（交流输出层为返回头），或者使用更小的预锻炼模子。正在野生标注数据上进修辨别答复品质，为后绝PPO供给嘉奖旌旗灯号。

而后，鉴于Actor模子的Backbone + 自力的代价头（Value Head）初初化为Critic Model，Reward战Reference模子正在PPO锻炼中参数解冻，仅到场前背计较，Critic Model领受Reward Model供给的立即嘉奖旌旗灯号，估量持久积累代价（形状值函数V(s)或者行动值函数Q(s,a)），为战略劣化供给标的目的。进而革新Actor模子。Actor模子正在革新的过程当中，KL集度限定取Reference Model的举动差别。

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嘉奖模子

嘉奖是锻炼旌旗灯号的滥觞，它决定了加强进修的劣化标的目的。为了锻炼DeepSeek-R1-Zero，接纳了一种鉴于划定规矩的嘉奖体系，该体系主要由二品种型的嘉奖构成：

•精确 性嘉奖：精确性嘉奖模子会评介复兴可否准确。比方，关于具备肯定性成果的数教成就，请求模子以指定格局（好比正在一个圆框内乱）给出终极谜底，如许就可以鉴于可靠的划定规矩去考证谜底的准确性。异常天，关于力扣（LeetCode）上的题目，能够使用编译器按照预约义的尝试用例去天生反应。• 格局嘉奖：除精确性嘉奖模子以外，借接纳了一种格局嘉奖模子，该模子请求模子将其思考历程置于“<think>”战“</think>”标签之间。

正在开辟DeepSeek-R1-Zero的过程当中，不使用成果或者历程神经嘉奖模子，因为神经嘉奖模子正在年夜范围加强进修过程当中可以会受到嘉奖操控的作用，并且从头锻炼嘉奖模子需要分外的锻炼资本，那会使全部锻炼过程变患上庞大：



锻炼模板

为了锻炼DeepSeek-R1-Zero，DeepSeek团队起首设想了一个简朴清楚明了的模板，用去指导根底模子依照指定的指令。如表1所示，那个模板请求DeepSeek-R1-Zero起首给出拉理历程，而后再给出终极谜底。DeepSeek团队特地将限定前提仅设定正在这类构造格局上，制止所有针对于一定实质的偏向，好比自愿请求截至深思性拉理大概推许一定的解题战略，以保证能够精确察看模子正在加强进修过程当中的天然开展历程。

• 表1：DeepSeek-R1-Zero的模板。正在锻炼期间，“提醒”（prompt）将被具体的拉理成就所替换。（翻译：用户取帮忙之间的一段对于话。用户提出一个成就，帮忙去解问。帮忙起首正在脑海中思考拉理历程，而后背用户供给谜底。拉理历程战谜底别离包罗正在<think> </think>战<answer> </answer>标签内乱，即<think> 此处为拉理历程 </think> <answer> 此处为谜底 </answer> 。用户：提醒实质。帮忙： ）

DeepSeek-R1-Zero的功用、自尔退步历程和整理悟时候

图2展示了正在加强进修锻炼过程当中，DeepSeek-R1-Zero正在2024年好国数教聘请赛（AIME）基准尝试上的功用变革轨迹。如图所示，跟着加强进修锻炼的促进，DeepSeek-R1-Zero的功用显现出稳步且连续的提拔。值患上留神的是，正在2024年AIME尝试中，其均匀单次颠末率（Pass@1）患上分清楚进步，从最初的15.6%跃降至使人瞩目的71.0%，到达了取OpenAI-o1-0912相称的功用水平。那一清楚的提拔突显了加强进修算法正在跟着时间拉移劣化模子功用圆里的有用性。



DeepSeek-R1-Zero正在无需所有监视微调数据的情况下，得到了强大的拉理才气。那是一项值患上存眷的成绩，因为它凸显了该模子仅颠末加强进修就可以有用进修战截至泛化的才气。别的，颠末使用大都表决法，DeepSeek-R1-Zero的功用借能够退一步提拔。比方，正在AIME基准尝试中接纳大都表决法时，DeepSeek-R1-Zero的功用从71.0%提拔至86.7%，进而超越了OpenAI-o1-0912的功用表示。不管可否使用大都表决法，DeepSeek-R1-Zero皆能得到云云具备合作力的功用，那彰隐了它强大的根底才气和正在拉理任务中退一步开展的后劲。

DeepSeek-R1-Zero的自尔退步历程引人入胜，它展示了加强进修是怎样启动模子自立提拔其拉理才气的。颠末间接从根底模子开端截至加强进修，能够正在没有受监视微调阶段作用的情况下，密切监测模子的开展历程。这类办法明了天显现了模子跟着时间拉移是怎样退步的，特别是正在处置庞大拉理任务的才气圆里。
如图3所示，DeepSeek-R1-Zero的思考时间正在全部锻炼过程当中显现出连续的提拔。这类提拔并不是内部调解的成果，而是模子内部的一种天然开展。DeepSeek-R1-Zero颠末使用正在尝试阶段延长的计较质，自可是然天得到了处置日趋庞大拉理任务的才气。这类计较质的范畴从天生数百个拉理标识表记标帜到数千个拉理标识表记标帜没有等，使该模子能够更深入天根究战完美其思惟历程。

正在这类自尔退步过程当中，最众目睽睽的一面是，跟着尝试阶段计较质的增加，模子会呈现庞大精巧的举动。诸如深思（即模子回忆偏重 新评介以前的拉理步调）和根究处置成就的其余办法等举动会自觉天呈现。那些举动并不是是颠末大白编程设定的，而是模子正在取加强进修情况相互感化的过程当中天然发生的。这类自觉的开展极地面增强了DeepSeek-R1-Zero的拉理才气，使其能够以更下的服从战精确性去处置更具挑战性的任务。

DeepSeek-R1-Zero的不敷的地方：

• 固然DeepSeek-R1-Zero展示出了强大的拉理才气，而且自立开展出了预想没有到的、强大的拉理举动，但是它也面对着一点儿成就。比方，DeepSeek-R1-Zero正在应付诸如可读性好战语言稠浊等挑战时存留艰难。为了让拉理历程更具可读性，DeepSeek团队根究了DeepSeek-R1，那是一种使用加强进修并分离对于人类友好的热启用数据的办法。

DeepSeek-R1：加强进修+热启用数据

锻炼DeepSeek-R1的过程包罗四个阶段，启迪去二个自可是然的成就：

• 1）颠末纳入多量下品质数据动作热启用，拉理功用可否退一步提拔，大概支敛速率可否放慢呢？• 2）要怎样锻炼一个对于用户友好的模子，它不但能天生明了毗连的思惟链（CoT），借能展示出强大的通用才气？

第一阶段：热启用
取DeepSeek-R1-Zero差别，为了不从根底模子开端截至加强进修（RL）招致锻炼时晚期呈现没有颠簸的热启用阶段，DeepSeek-R1建立并汇集了多量少思惟链（CoT）数据，以微调模子，将其动作初初的RL智能体。为了汇集那些数据，DeepSeek团队根究了多少种办法：

• 以少思惟链动作示例截至少样原提醒；间接督促模子天生戴有深思战考证的具体谜底；• 以易读格局汇集DeepSeek-R1-Zero的输出成果；并颠末野生正文者的前期处置去劣化那些成果。

正在那项事情中，团队汇集了数千条热启用数据，用以微调DeepSeek-V3-Base模子，并将其动作加强进修的尽头。取DeepSeek-R1-Zero比拟，热启用数据具备诸多劣势：

• 可读性：DeepSeek-R1-Zero的一个枢纽范围性正在于其实质常常分歧适浏览。复兴可以会稠浊多种语言，大概缺少用于为用户凸起显现谜底的Markdown格局。比拟之下，正在为DeepSeek-R1创立热启用数据时，DeepSeek团队设想了一种就于浏览的情势，正在每一个复兴的末端处增加归纳实质，并过滤失落对于读者没有友好的复兴。正在此，将输出格局界说为|special_token|<reasoning_process>|special_token|<su妹妹ary>，此中拉理历程（reasoning_process）是针对于盘问的思惟链（CoT），而归纳（su妹妹ary）则用于归纳综合拉理成果。• 后劲：颠末分离人类先验常识经心设想热启用数据的情势，终极发明其功用劣于DeepSeek-R1-Zero。

第两阶段：里背拉理的加强进修
正在使用热启用数据对于DeepSeek-V3-Base截至微调以后，团队接纳了取锻炼DeepSeek-R1-Zero时差异的年夜范围加强进修锻炼过程。那一阶段偏重于提拔模子的拉理才气，特别是正在诸如编码、数教、科学和逻辑拉理等拉理麋集型任务圆里，那些任务涉及到有大白界说且谜底明了的成就。

正在锻炼过程当中，留神到思惟链（CoT）经常会呈现语言稠浊的情况，特别是当加强进修的提醒涉及多种语言时。为了减缓语言稠浊的成就，团队正在加强进修锻炼过程当中引进了语言不合性嘉奖，该嘉奖按照思惟链中目标语言单词汇所占的比率去计较。固然溶解尝试表白，这类调解会招致模子功用呈现纤细降落，但是这类嘉奖契合人类的偏偏佳，使实质更具可读性。

最初，颠末间接将拉理任务的精确性患上分取语言不合性嘉奖相减，进而组成终极的嘉奖。而后，对于颠末微调的模子截至加强进修锻炼，曲到它正在拉理任务上到达支敛形状。

第三阶段：拒绝采样取SFT
劈面背拉理的加强进修到达支敛形状时，使用此时获得的checkpoint，为下一轮锻炼汇集用于监视微调（SFT，Supervised Fine-Tuning）的数据。取最初主要存眷拉理的热启用数据差别，正在那个阶段，会纳入去自其余范围的数据，以提拔模子正在写做、脚色饰演和其余通用任务圆里的才气。具体来讲，按以下方法天生数据并微调模子。

• 拉理数据：DeepSeek团队经心收拾整顿拉理提醒，并颠末对于上述加强进修锻炼获得的查抄面截至拒绝采样去天生拉理轨迹。正在前一个阶段，只纳入了能够使用鉴于划定规矩的嘉奖体制截至评介的数据。可是，正在那个阶段，颠末纳入更大都据去扩展数据散，此中一点儿数据使用了天生式嘉奖模子，即把实在谜底战模子猜测成果输出到DeepSeek-V3中截至鉴别。别的，因为模子输出偶然比力紊乱且易以浏览，因而过滤失落了包罗稠浊语言的思惟链、太长的段降和代码块。关于每一个提醒，采样多个复兴，而且只保存准确的复兴。最初统共汇集了约莫60万个取拉理相干的锻炼样原。• 非拉理数据：关于非拉理数据，好比写做、幻想性问问、自尔认知和翻译等圆里的数据，团队接纳了DeepSeek-V3的过程，并复用了DeepSeek-V3的部门监视微调（SFT）数据散。关于某些非拉理任务，则挪用DeepSeek-V3，正在颠末提醒答复成就以前天生一个可以的思惟链。不外，关于像 “您佳” 如许比较简朴的盘问，没有会给出思惟链动作复兴。终极，统共汇集了约莫20万个取拉理相关的锻炼样原。

使用上述经心收拾整顿的约80万个样原的数据散，对于DeepSeek-V3-Base截至了二个锻炼周期的微调。

第四阶段：对于统统场景的加强进修
为了使模子更揭开人类偏偏佳，DeepSeek团队施行了第两个加强进修阶段，旨正在提拔模子的合用性战无害性，共时退一步劣化其拉理才气。具体而行，分离嘉奖旌旗灯号战百般化的提醒散布去锻炼模子。关于拉理数据，依照DeepSeek-R1-Zero中概括的办法，使用鉴于划定规矩的嘉奖去指导正在数教、编码战逻辑拉理范围的进修历程。关于一般性数据，借帮嘉奖模子去捕获庞大且奇妙场景下的人类偏偏佳。以DeepSeek-V3的过程为根底，接纳了类似的偏偏佳对于战锻炼提醒散布。

正在合用性圆里，只专一于终极的归纳部门，保证评介重心正在于复兴对于用户的合用性战相干性，共时只管削减对于下层拉理历程的滋扰。正在无害性圆里，评介模子的全部复兴实质，包罗拉理历程战归纳部门，以识别并减少正在天生过程当中可以呈现的所有潜伏危急、倾向或者无害实质。终极，嘉奖旌旗灯号取百般化数据散布的分离，使患上能够锻炼出一个正在拉理圆里表示超卓，共时又将合用性战无害性搁正在尾位的模子。

蒸馏：DeepSeek-R1付与小模子拉理才气

为了让更下效的小模子具备像DeepSeek-R1这样的拉理才气，间接使用经心收拾整顿的80万个样原，对于如通义千问（Qwen，2024b）战Llama（AI@Meta，2024）等启源模子截至了微调。钻研成果表白，这类简朴间接的蒸馏办法清楚提拔了小模子的拉理才气。

关于颠末蒸馏的模子，DeepSeek团队仅截至了监视微调（SFT），而不纳入加强进修（RL）阶段，固然参加加强进修能够年夜幅提拔模子功用。但是正在此的主要目标是展示蒸馏手艺的有用性，而将对于加强进修阶段的根究留给更普遍的钻研界。

Reference

DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning
https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1
https://arxiv.org/abs/2501.12948