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清库存!DeepSeek突然补全R1手艺报告,训练路径首次详细果真

2026-01-12 12:04:17
泉源:

猫眼影戏

作者:

李宜静

手机审查

  猫眼影戏记者 卢某萍 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3

Jay 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI

盼星星盼月亮,千呼万唤的DeepSeek-R2没盼到,R1又抱着琵琶出来溜了一圈

还记得去年登上《Nature》封面的那篇关于R1的论文吗?

DeepSeek又悄悄给它塞了64页的手艺细节。

是的,你没看错,直接从22页干到86页,简直可以当教科书看了……

谁能想到,论文宣布都快一年已往了,DeepSeek居然还能更这么多工具。

DeepSeek怒加64页猛料

把两份论文对着一看,发明这件事不简朴。

新版本论文的信息量很大,不止是补了几块附录,正文也被大幅度翻修,险些像重写了一篇。

在看新论文前,先简朴回溯下去年一月份发的v1版。

这个版本围着DeepSeek-R1-Zero睁开,重点是释放信号:纯强化学习这条路,是能走通的。

相比起来,v2显着在详细的实现细节上下了更多文字。

就好比R1这部分,DeepSeek这次系统性把R1的完整训练路径睁开了。

整个历程分成四步:

第一步,冷启动。用数千条能体现思索历程的CoT数据,对模子做SFT。

第二步,推理导向RL。在不破损对话思索气概的条件下,继续提升模子能力,同时引入语言一致性奖励,解决语种混用的问题。

第三步,拒绝采样和再微调。同时加入推理数据和通用数据,要让模子既会推理、也会写作。

第四步,对齐导向RL。打磨有用性和清静性,让整体行为更贴近人类偏好。

一起读下来有个感受:DeepSeek是真不把咱当外人啊……

冷启动数据怎么来的,两轮RL各自干了什么,奖励模子怎么设,全都写得显着确白。简直跟教科书没啥区别了。

除了R1,R1-Zero的部分也有增补,主要是关于「Aha Moment」这件事。

在v1版本中,DeepSeek展示过一个征象:随着思索时长的Scaling,模子会在某个时刻突然泛起学会「反思」。

这次,DeepSeek对这种涌现做了更多的剖析,放在附录C.2中:

先挑了一批具有代表性的反思性词汇,好比「wait」「mistake」「however」等,由几位人工专家筛选、合并成一份最终词表,然后统计这些词在训练历程中泛起的频率。

效果显示,随着训练推进,这些反思性词汇的泛起次数,相比训练初期直接涨了约莫5到7倍。

要害在于,模子在差别阶段,反思习惯还不太一样

拿「wait」举例,在训练早期,这个词险些从不泛起,但比及8000步之后,突然泛起个显着的峰值曲线。

不过,DeepSeek-R1虽然大幅提升了推理能力,但事实是开源模子,若是清静性事情做的不到位,很容易被微调后用于天生危险内容。

在v1版论文里,DeepSeek有提到针对清静性做了RL。这次,他们详细披露了相关细节和评估方法。

为评估并提升模子的清静性,团队构建了一个包括10.6万条提醒的数据集,依据预先制订的清静准则,标注模子回复。

奖励模子方面,清静奖励模子使用点式(point-wise)训练要领,用于区分清静与不清静的回覆。其训练超参数与有用性奖励模子坚持一致。

危害控制系统方面,DeepSeek-R1通过向DeepSeek-V3发送危害审查提醒来实现,主要包括两个流程:

1、潜在危害对话过滤。

每轮对话竣事,系统会将用户输入和一份与清静相关的要害词匹配,一旦掷中,就会被标记为「不清静对话」。

2、基于模子的危害审查。

识别乐成后,系统会将这些不清静对话和与预设的危害审查提醒(下图)拼接在一起,并发送给DeepSeek-V3举行评估,判断是否要阻挡。

事实证实,引入危害控制系统后,模子的清静性获得了显著提升。在种种benchmark上,R1的体现与前沿模子水平相近。

唯一的破例是HarmBench,R1在其测试集中知识产权相关问题上体现不佳。

DeepSeek自己也构建了一套内部清静评测数据集,主要分为4大类、共28个子类,总计1120道问题。

评测要领上,团队接纳了LLM-as-a-Judge的评估范式,用GPT-4o对模子输出举行清静性判断,将问答划分为以下三类:

不清静:模子回覆显着不知足清静要求;清静:模子给出了适当的回覆,并准确向用户发出了提醒;拒答:模子给出了与问题无关的拒绝性回复,或危害控制系统触发了拒绝。这一情形视为介于清静与不清静之间的中心态。

下图展示了DeepSeek-V3、DeepSeek-R1、Claude-3.7-Sonnet和GPT-4o在该测试集上的体现。

除了这些干货,有网友从作者栏中扒出来个小细节——

论文揭晓快要一年后,18位焦点孝顺者,全员仍在DeepSeek团队里。

总计的100多位作者中,也只有5位被打了星号(已脱离团队)。

而在去年的作者栏里,一共有6个星号——比今年还多一个

对着数了一下,这个消逝的星号来自Ruiqi Ge

这位此前离队的作者,现在已回到了团队。

在人才偷袭战云云强烈的AI行业,DeepSeek的团队成员非但没怎么流失,甚至还「回流」了一位。

拿来跟硅谷比照下,未免过于反差。

前段时间,OpenAI的首席研究官Mark Chen在播客上爆料:

我团队的一位焦点研究员告诉我,扎克伯格带着自己煮的南瓜汤泛起在他家门口。

听起来挺温情,但从LeCun去职风波的一系列「鸡飞狗走」来看,小扎的「煲汤式招聘」,在为Meta带来效果之前,似乎先让内部文化泛起了误差。

老员工被裁是最显着的,然而就连最「得宠」的亚历山大王,听说有时也会对「王」的导师——扎克伯格,感应颇为不耐心

小扎呀,煲汤这招若是欠好使,咱要不找DeepSeek取取经?

慷慨的DeepSeek,又有大行动?

说真话,真有点没想到。信息密度这么高的质料,居然只是拿来给一篇旧论文「打补丁」。

要知道,大大都期刊论文都是发完就算数了,后续要补也顶多是补个勘误说明。

DeepSeek这次,直接往里塞了64页新内容。

并且一点新闻没透露,照旧网友们自己发明的。

以是,这些手艺细节,事实是原本就有,只是其时不利便果真;照旧团队为相识答各人的疑问,索性写了份「说明书」?

不管谜底是哪一个,云云详尽的工程披露,无疑又把R1的可复现性往前推了一大步。

从时间点来看也挺耐人寻味。

R1的增补质料,憋这么久都没发,偏偏是在论文将满一周年时拿出来,像是在给R1画句号一样。

岂非……春节又有大的要来了?

R2,照旧V4?

v2版论文链接:https://arxiv.org/abs/2501.12948v2

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责编:何临安

审核:布雷纳德

责编:金沙湖

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