北京大学《DeepSeek-R1及类强推理模型开发解读》（PDF文件） – AI教程资料

本文是关于DeepSeek-R1及类强推理模型开发的深度解读。详细剖析了DeepSeek-R1的技术架构，包括其基于规则的奖励机制、组相对策略优化（GRPO）算法以及多阶段训练流程，揭示了其在推理能力、语言一致性和安全性方面的优化策略。探讨了DeepSeek-R1的社会和经济效益，分析了其在多模态场景下的应用潜力，并对未来技术发展方向如模态穿透、形式化验证和审计对齐等进行了展望。深入理解DeepSeek-R1的技术创新和强推理模型的开发提供了全面而系统的视角。

DeepSeek-R1及类强推理模型开发解读

• 介绍大语言模型对齐与可扩展监督的主要研究方向，重点探讨DeepSeek-R1、Kimi 1.5及类强推理模型的开发背景和意义。

DeepSeek-R1开创RL加持下强推理慢思考范式新边界

• 深入分析DeepSeek-R1如何在强化学习（RL）的支持下，开创强推理慢思考范式的新边界。讨论其在数学代码任务、知识类问答及长文本依赖任务中的卓越表现，并对比OpenAI o1系列模型。

DeepSeek-R1技术剖析

• 详细解读DeepSeek-R1 Zero作为无需监督微调（SFT）的纯强化学习驱动强推理模型的技术细节，包括奖励建模、训练模板及关键启示。

• 展示DeepSeek-R1技术的整体流程，涵盖从DeepSeek-V3 Base到最终模型的多阶段训练过程，包括冷启动、推理为中心的强化学习、拒绝采样和全领域SFT等环节。

DeepSeek-R1背后的Insights & Takeaways

• 总结DeepSeek-R1开发过程中的关键见解和技术亮点，如纯RL开发推理能力、多阶段训练的优势、推理为中心的RL训练及GRPO赋能RL-Scale等。

DeepSeek-R1社会及经济效益

• 探讨DeepSeek-R1在社会和经济领域的潜在影响，包括低成本高质量语言模型的探索、垂直领域和横向拓展的应用前景、资本市场的影响、资源优化、市场激活及高效创新等方面。

技术对比探讨

• 对比基于STaR（Bootstrapping Reasoning With Reasoning）的方法与基于强化学习的方法在强推理路径上的优缺点。

• 分析模型蒸馏与强化学习在提升模型强推理能力方面的不同策略和效果，探讨各自的优势与局限性。

• 讨论PRM（Preference Reward Model）和MCTS（Monte Carlo Tree Search）在强推理模型中的应用及其面临的挑战。

• 探索强推理模型从文本模态向多模态扩展的可能性和面临的挑战，展望模态穿透和模态联动对强推理能力的提升潜力。

• 分析强推理模型中可能出现的Over-Thinking现象及其对训练和推理过程的影响，探讨如何合理分配Test-Time Compute以优化模型表现。

未来方向分析探讨

• 探讨模态穿透技术如何赋能推理边界拓展，展望Align-DS-V等技术在未来强推理模型中的应用前景。

• 分析合成数据和Test-Time Scaling在突破数据再生产陷阱、提升模型性能方面的潜力和重要性。

• 强推理下的安全：形式化验证与审计对齐

  讨论在强推理模型中如何通过形式化验证和审计对齐等技术手段，确保模型的安全性和可靠性。