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本文来自微信公众号：一泽Eze爱情电影网qvod，作家：一泽Eze，原文标题：《非时代东说念主 10 分钟读懂 Deepseek R1｜天才模子养成与 AI 独特东说念主类的破晓期间》，题图来自：unsplash

DeepSeek 在这个春节火到没边。

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不仅在公众号、小红书、抖音豪恣刷屏，就连过年餐桌上七大姑八阿姨齐会来找我唠上两句：“你知说念滴噗系可（DeepSeek）吗”。

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抛开看吵杂的虚夸气，我想从一个非时代东说念主的角度，共享近期对 DeepSeek 的谈判追念，主要围绕以下话题：

天才养成记：DeepSeek R1 为什么如斯贤惠？

“填鸭”之困：传统大模子教学的瓶颈？

自学成才：DeepSeek R1 的破局之说念？

纯强化学习：再次带来 AI 独特东说念主类的但愿？

天才养成记：DeepSeek R1 为什么如斯贤惠？

就我不雅察而言，大多数东说念主商议的 DeepSeek ，基本指的是它的深度念念考版块——DeepSeek R1。

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DeepSeek R1 不同于先前的往时模子（如ChatGPT-4、Claude 3.5 sonnet、豆包、通义等），它与 OpenAI 当今起先进的模子 o1、o3 一样，同属于一条时代蹊径：基于强化学习 RL 的 推理（Reasoning）模子。

其瑰丽性推崇就是，在回答用户问题前，R1 会先进行“自问自答”式的推理念念考，凭此普及最终回答的质地。

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这种“自问自答”，并非苟简的自言自语，而是 AI 在模拟东说念主类的深度念念考。

从用户启动问题“先有鸡如故先有蛋”登程，AI 叫醒惩处该问题所需的推理逻辑与学问，对问题进行多步推导，为最终回答提供愈加完备的念念考准备。

用户启动教唆：先有鸡如故先有蛋？

推理 1 - 问题限度分析：经典形而上学、科学坚苦

推理2 - 学问回忆：形而上学-因果轮回；科学-进化论、生物学发展

推理3 - 用户意图分析：用户可能是在寻找明确谜底，但这个问题莫得十足谜底，是以需要证据注解不同不雅点

推理 4 - 结伙用户场景：学生功课 → 愈加结构化回答；往时用户 → 粗略易懂的证据注解……

最终回答：凭据以上信息，详尽生成后果

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这种能力，并非编造而来。

若是把 AI 比作主说念主类，那么 DeepSeek R1 的“贤惠”，源于其背后独到的“栽种方式”。

在很多其他的 AI 模子还在罗致“填鸭式栽种”时，DeepSeek R1 仍是当先参预了“自学成才”的新阶段。

“填鸭栽种”之困：东说念主类的局限，AI 的上限

刻下 AI 大模子的教学分为两个阶段：“预教学”、“后教学”。

“预教学”阶段，主要依赖于海量的“预教学”数据，一股脑地把多样学问“填鸭”给 AI。

就像学龄前的孩子背诵唐诗三百首。

诚然能“如法炮制”般地在“鹅，鹅，鹅 ”后接上“曲项向天歌”，却不睬解诗词的格律、田地，更不懂怎样应用这些学问去创作。

你问他“鹅是什么”，他可能只会机械地接龙“曲项向天歌”，序论不搭后语，无法和你灵验修起。

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这即是大模子“预教学”的内容与局限：

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它赋予了 AI 海量的学问基础，却无法让 AI 真实深入和应用这些学问，只可基于背过学问的统计概率进行“续写”。

更要害的在于，此时的 AI 还莫得学会怎样与东说念主类进行灵验的对话，不知说念怎样深入你的问题，也不知说念怎样组织言语来去答你。

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它就像一个“学问巨东说念主，对话侏儒”，空有全天下的学问，却不知怎样抒发。（是的，未经“后教学”的基础模子，时常用户教唆除名性差，生成内容的步地错乱、难以阅读、逻辑断裂，也无法和东说念主进行灵验对话。）

而在“后教学”阶段，则是对 AI 的输出方式、教唆除名、推理等特定任务进行“特训”。

举例，让 AI 学会与东说念主类对话，生成东说念主类易于阅读的长句，或者学会输出愈加合理的推理历程。

此前，“后教学”主要遴荐监督微调（SFT）或基于东说念主类响应的强化学习（RLHF）等方法。

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监督微调（SFT）：用特定数据集对模子进行“填鸭式”教学，使得模子参数获得渺小的特定养息。

举例，让孩子极端加背宋词三百首，以轻佻未来的“唐诗+宋词”的详尽性考试；或者反复强调“外出 → 要关灯”，机械教学简约用电的好习尚。

基于东说念主类响应的强化学习（RLHF）：东说念主类教学者会对 AI 模子的多个输出进行评分或排序，教学模子深入什么是“好的回答”。

举例，小学生解答数学题时，真挚会驱散他们使用“代数方程”这类超纲解法，因为不适合小学栽种稽查的预期。

这种方式的局限在于，AI 受限于东说念主类教学者的领会局限与主不雅偏好，终究如故驱散了模子自主探索最优解的能力。

可见，不管是 SFT 如故 RLHF，齐难以开脱“填鸭式栽种”的影子。

它们约略能让 AI “如法炮制”，却无法让 AI “调处贯通”。东说念主类标注者的领会天花板，也成为了 AI 能力普及的瓶颈。

自学成才：纯强化学习再次带来 AI 独特东说念主类的但愿

而 DeepSeek R1 则引入了纯强化学习（RL），不依赖大宗的东说念主类标注数据，而是让 AI 通过自我探索和试错来学习：

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DeepSeek R1 在“冷启动”阶段，仅通过极少（数千条）东说念主工精选的念念维链数据进行初步教导，成就起适合东说念主类阅读习尚的推理抒发范式。

随后，便主要依靠强化学习，在奖励系统的响应下（只对后果准确率与回答步地进行奖励），自主探索推理战术，握住普及回答的准确性，完了自我进化。

准确率奖励：用于评估 AI 提供的最终谜底是否正确，以此为 AI 提供谜底准确度的响应。

步地奖励：强制结构化输出，让模子把念念考历程置于标签之间，以便东说念主类不雅察模子的推理历程。

正如 Alpha Zero 只教学了三天，就以 100 比 0 的战绩完胜 Alpha Go Lee（治服李世石的版块）。

Alpha Go（老）：监督学习 + 强化学习。学习东说念主类棋谱，也更接近东说念主类业绩棋手的作风，袭取了东说念主类的局限。

Alpha Zero（新）：完全抛弃东说念主类数据的纯强化学习。从零起首自我博弈，不受限于东说念主类警戒，具有创造性的棋战作风。

大模子 AI 在纯强化学习（RL）下不异也展现出了超出东说念主类谈判员联想的成长后劲：

“咱们只需要苟简地为其提供正确的激勉顺序，它就会自主斥地高等的问题惩处战术，RL 有可能解锁新的东说念主工智能水平。”

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*只不外 Alpha Zero 的强化学习愈加专精棋类。而 DeepSeek R1 在教学中，更属目学习推理的底层战术，培养通用推理能力，使其能够完了跨限度的学问迁徙应用和推深入答。

更意旨的是，DeepSeek 还有一个愈加贤惠的 R1-zero 执行版块

这个版块以致莫得进行任何的启动教导，而是遴荐了完全从零起首的强化学习。

执行标明，无需任何东说念主类的监督教学，R1-zero 自相干词然地学会了用更多的念念考法子来惩处推理任务，还学会了在推理历程中反念念先前的推理法子，探索惩处问题的替代方法。

没错，AI 在纯强化学习中，自愿泄露出了更强的推理能力与顿悟期间：

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*但因为莫得微调，R1-zero 的输出内容可读性差、言语混杂，且风险不行控。是以咱们见到的才是经过适合东说念主类阅读偏好的冷启动与微调过的 R1 版块，确保 AI 生成内容的安稳、安全、说念德、无害。

纯强化学习，在 Alpha Zero 完胜悉数东说念主类棋手之后，再次点火了 AI 全面独特东说念主类的但愿。

当 AI 挣脱东说念主类警戒的管制，真实的智能翻新约略才刚刚拉开序幕。

附：DeepSeek R1 竣工教学历程

因著作定位与行文节拍商量，上文仅对影响 R1 泄露要害智能的前两个教学法子进行了讲授。

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愈加完善的教学证据，可径直阅读官方论文：

DeepSeek-AI《DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning》https://arxiv.org/html/2501.12948

Ref：

DeepSeek-AI《DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning》https://arxiv.org/html/2501.12948

碎瓜-波斯兔子《Deepseek R1可能找到了独特东说念主类的见地》https://mp.weixin.qq.com/s/YgRgDw8ndSHJwcPNMqWZNQ

大贤惠-赛博禅心《DeepSeek R1 是何如教学的？》https://mp.weixin.qq.com/s/Wuz0H9jmZYV1jM1Y-twTlA

老刘说 NLP 《可视化角度具象化深入DeepSeek-R1类推理大模子的习得程度》 https://mp.weixin.qq.com/s/ytKTGTgU2T7jSNrBghX1cA

Tianzhe Chu et al.《SFT 记挂，RL 泛化：基础模子教学后的相比谈判》https://arxiv.org/html/2501.17161

Metaso 长念念考对话《RL 和 SFT 在后教学中的差别》https://metaso.cn/s/WGdOwPC

本文来自微信公众号：一泽Eze，作家：一泽Eze

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