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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

2026-01-15 06:34:23
泉源:

猫眼影戏

作者:

陈曦

手机审查

  猫眼影戏记者 王功尚 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:李峰

审核:方海涛

责编:张兰春

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