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摘要

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DeepSeek R1 AI 论文翻译

我们介绍了我们的第一代推理模型，DeepSeek-R1-Zero 和 DeepSeek-R1。

DeepSeek-R1-Zero 是一个通过大规模强化学习（RL）训练的模型，且在此过程中未使用监督微调（SFT）作为预处理步骤，展现出了显著的推理能力。

通过 RL，DeepSeek-R1-Zero 自然而然地展现了许多强大且引人注目的推理行为。

然而，它也遇到了一些挑战，如可读性差和语言混杂。为了应对这些问题并进一步增强推理性能，我们推出了 DeepSeek-R1，后者在 RL 之前引入了多阶段训练和冷启动数据。DeepSeek-R1 在推理任务上的表现与 OpenAI-o1-1217 相当。

为了支持研究社区，我们开源了 DeepSeek-R1-Zero、DeepSeek-R1 以及六个基于 Qwen 和 Llama 提炼的深度模型（1.5B、7B、8B、14B、32B、70B）。

1. 引言

近年来，大型语言模型（LLMs）经历了快速的迭代和进化（Anthropic, 2024; Google, 2024; OpenAI, 2024a），逐渐缩小了与人工通用智能（AGI）的差距。

最近，后训练已成为完整训练流程中的一个重要组成部分。它已被证明可以提高推理任务的准确性，与社会价值观对齐，并适应用户偏好，同时相较于预训练所需的计算资源相对较少。在推理能力方面，OpenAI的o1系列模型（OpenAI, 2024b）首次通过增加思维链推理过程的长度引入了推理时间缩放。这种方法在数学、编码和科学推理等各种推理任务中取得了显著改进。然而，有效的测试时间缩放仍然是研究界的一个开放性问题。之前的一些研究探索了各种方法，包括基于过程的奖励模型（Lightman等，2023；Uesato等，2022；Wang等，2023）、强化学习（Kumar等，2024）以及蒙特卡洛树搜索和束搜索等搜索算法（Feng等，2024；Trinh等，2024；Xin等，2024）。然而，这些方法均未达到与OpenAI的o1系列模型相媲美的通用推理性能。

在本文中，我们迈出了使用纯强化学习（RL）改进语言模型推理能力的第一步。我们的目标是探索LLMs在没有监督数据的情况下发展推理能力的潜力，重点关注它们通过纯RL过程的自我进化。具体来说，我们使用DeepSeek-V3-Base作为基础模型，并采用GRPO（Shao等，2024）作为RL框架，以提高模型在推理中的表现。在训练过程中，DeepSeek-R1-Zero自然涌现出许多强大且有趣的推理行为。经过数千次RL步骤后，DeepSeek-R1-Zero在推理基准测试中表现出超强性能。例如，AIME 2024上的pass@1分数从15.6%提高到71.0%，通过多数投票，分数进一步提高到86.7%，与OpenAI-o1-0912的性能相匹配。

然而，DeepSeek-R1-Zero遇到了可读性差和语言混合等挑战。为了解决这些问题并进一步提高推理性能，我们引入了DeepSeek-R1，它结合了少量冷启动数据和多阶段训练流程。具体来说，我们首先收集数千个冷启动数据来微调DeepSeek-V3-Base模型。随后，我们进行类似DeepSeek-R1-Zero的面向推理的RL。在RL过程接近收敛时，我们通过对RL检查点的拒绝采样创建新的SFT数据，并结合来自DeepSeek-V3的写作、事实问答和自我认知等领域的监督数据，然后重新训练DeepSeek-V3-Base模型。在使用新数据进行微调后，检查点会经历额外的RL过程，考虑所有场景的提示。经过这些步骤后，我们获得了一个称为DeepSeek-R1的检查点，其性能与OpenAI-o1-1217相当。

我们进一步探索了从DeepSeek-R1到更小密集模型的蒸馏。使用Qwen2.5-32B（Qwen, 2024b）作为基础模型，直接从DeepSeek-R1进行蒸馏优于在其上应用RL。这表明较大基础模型发现的推理模式对于提高推理能力至关重要。我们开源了蒸馏后的Qwen和Llama（Dubey等，2024）系列。值得注意的是，我们蒸馏的14B模型大幅优于最先进的开源QwQ-32B-Preview（Qwen, 2024a），而蒸馏的32B和70B模型在密集模型的推理基准测试中创下了新纪录。

1.1 贡献

后训练：在基础模型上进行大规模强化学习

• 纯强化学习的突破：我们直接在基础模型上应用强化学习（RL），而无需依赖监督微调（SFT）作为初步步骤。这种方法使模型能够探索思维链（CoT）以解决复杂问题，从而开发出DeepSeek-R1-Zero。DeepSeek-R1-Zero展示了自我验证、反思和生成长思维链等能力，标志着研究领域的一个重要里程碑。值得注意的是，这是首次通过纯RL验证LLMs推理能力的研究，无需SFT。这一突破为该领域的未来发展铺平了道路。

• DeepSeek-R1的开发流程：我们引入了开发DeepSeek-R1的流程。该流程包含两个RL阶段，旨在发现改进的推理模式并与人类偏好对齐，以及两个SFT阶段，作为模型推理和非推理能力的基础。我们相信这一流程将通过创建更好的模型为行业带来益处。

蒸馏(Distillation)：小模型也可以强大

• 推理模式的蒸馏：我们证明了大模型的推理模式可以蒸馏到小模型中，从而在小模型上实现比通过RL发现的推理模式更好的性能。开源的DeepSeek-R1及其API将为研究社区提供支持，以便未来蒸馏出更好的小模型。

• 蒸馏模型的优异表现：利用DeepSeek-R1生成的推理数据，我们对研究社区广泛使用的多个密集模型进行了微调。评估结果表明，蒸馏后的小型密集模型在基准测试中表现优异。例如，DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B在AIME 2024上达到55.5%，超越了QwQ-32B-Preview。此外，DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B在AIME 2024上得分为72.6%，在MATH-500上得分为94.3%，在LiveCodeBench上得分为57.2%。这些结果显著优于之前的开源模型，并与o1-mini相当。我们开源了基于Qwen2.5和Llama3系列的1.5B、7B、8B、14B、32B和70B检查点。

1.2 评估结果总结

推理任务

• DeepSeek-R1的表现：
  • 在AIME 2024上，DeepSeek-R1的Pass@1得分为79.8%，略高于OpenAI-o1-1217。
  • 在MATH-500上，DeepSeek-R1取得了97.3%的优异成绩，与OpenAI-o1-1217持平，并显著优于其他模型。
  • 在代码相关任务中，DeepSeek-R1在代码竞赛任务中表现出专家水平，其在Codeforces上的Elo评分为2,029，超过了96.3%的人类参赛者。
  • 在工程相关任务中，DeepSeek-R1的表现略优于DeepSeek-V3，这可能对开发者在实际任务中有所帮助。

知识任务

• DeepSeek-R1的优异表现：
  • 在MMLU、MMLU-Pro和GPQA Diamond等基准测试中，DeepSeek-R1取得了显著优于DeepSeek-V3的成绩，分别为90.8%、84.0%和71.5%。
  • 尽管在这些基准测试中略低于OpenAI-o1-1217，但DeepSeek-R1超越了其他闭源模型，展示了其在教育任务中的竞争优势。
  • 在事实基准测试SimpleQA上，DeepSeek-R1优于DeepSeek-V3，展示了其处理基于事实查询的能力。OpenAI-o1在该基准测试中也表现出类似的趋势，超越了4o。

其他任务

• 广泛的任务表现：DeepSeek-R1在创意写作、通用问答、编辑、摘要等广泛任务中表现出色。
  • 在AlpacaEval 2.0上，其长度控制胜率为87.6%。
  • 在Arena-Hard上，胜率为92.3%，展示了其在处理非考试导向查询方面的强大能力。
  • 在需要长上下文理解的任务中，DeepSeek-R1表现尤为突出，在长上下文基准测试中显著优于DeepSeek-V3。