系统梳理技术脉络: 回顾 DeepSeek R1 开源后的各类复现研究,涵盖 SFT 阶段的轻量适配(如 S1)与 RL 阶段的创新实践。深度解析训练范式: 重点剖析其核心的两阶段训练模式——如何通过冷启动微调结合多领域数据优化进行 SFT,以及如何运用 GRPO 强化学习与全场景对齐实现模型“深度思考”能力的跃迁。探讨关键技术问题: 尝试解答一系列备受关注的核心问题,例如:强化学习(RL)的 Scaling Law 边界何在?影响 SFT 阶段蒸馏方法效果的关键因素是什么?如何科学地理解和解释 DeepSeek 团队提及的“Aha Moment”现象?
时间: 2025-04-03 11:09:09 浏览: 48
### DeepSeek R1 开源后的研究进展和技术细节
#### SFT 和 RL 阶段的技术分析
DeepSeek R1 的开发过程中引入了一种新的微调策略,即 **冷启动微调 (Cold-start Fine-Tuning)**。这一过程旨在解决强化学习(RL)训练初期可能出现的不稳定现象[^3]。具体而言,在基础模型进入纯 RL 训练之前,会先通过少量高质量的数据对其进行预热调整。这些数据通常来源于复杂的链式思维(CoT, Chain-of-Thoughts)任务,能够帮助模型更好地理解复杂推理的过程。
为了实现这一点,团队尝试了多种方法来生成和收集 CoT 数据。其中包括基于多示例提示的方法、利用自动生成的结果并通过人工注释进行后处理等方式[^1]。这种方法不仅提高了模型在初始阶段的表现,还为其后续的强化学习奠定了坚实的基础。
#### 冷启动微调的具体实践
冷启动微调的核心目标是减少 RL 训练中的波动性和不确定性。为此,DeepSeek R1 使用了一个经过精心设计的小规模数据集来进行初步调整。该数据集中包含了大量结构化的长形式答案,覆盖多个领域,从而增强了模型的语言一致性和逻辑连贯性[^4]。
此外,这种微调方式还可以看作是一种轻量化适配手段,使得模型能够在保持原有性能的同时快速适应特定的任务需求。相比于传统的全量重新训练,这种方式显著降低了计算成本和时间消耗。
#### 强化学习创新与 GRPO 技术详解
进入正式的 RL 阶段之后,DeepSeek R1 借助一种名为 **GRPO(Grouped Reward-based Policy Optimization)** 的新型算法进一步提升其能力[^2]。相比传统方法,GRPO 更加注重内部奖励机制的设计,无需额外依赖外部评价器即可完成自我优化。这一体系特别适合像数学推导或代码编写这样具有明确验证标准的任务场景。
更重要的是,“语言一致性奖励”的加入有效缓解了此前版本中存在的表达混乱问题。通过对生成内容施加以语法准确性为导向的正向反馈,最终实现了更自然流畅的文字输出效果。
#### 关于 Scaling Law 和 Aha Moment 现象的理解
Scaling law 描述了随着参数数量增加而带来的性能增益规律;而在某些情况下,当达到一定阈值时,则会出现所谓的 “Aha moment”,即突然间获得质变式的进步表现。对于 DeepSeek R1 来说,正是由于采用了上述一系列先进技术和合理架构组合,才促成了它在整个发展进程中多次经历这样的突破时刻——无论是从最初的冷启动到后来深入探索各个细分方向都体现了这一点。
```python
# 示例:简单展示如何应用 GRPO 进行单步更新
def grpo_update(policy_network, reward_signal):
# 获取当前状态的动作分布
action_distribution = policy_network.forward(state)
# 根据奖励信号调整概率权重
updated_weights = apply_reward(action_distribution, reward_signal)
# 更新网络参数
policy_network.update_parameters(updated_weights)
```
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