🤖DeepSeek for Dummies: DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning
16:56 Share

这篇研究论文介绍了DeepSeek-R1,这是一种使用强化学习 (RL) 来增强推理能力的大型语言模型 (LLM)。一个初步模型 DeepSeek-R1-Zero 在没有初始监督微调的情况下使用了 RL,展示了其固有的推理能力,尽管存在可读性问题。DeepSeek-R1 通过包含冷启动数据的多阶段训练解决了这些限制,实现了与 OpenAI 的 o1-1217 相当的性能。此外,该研究证明了 DeepSeek-R1 的推理能力成功地蒸馏到更小、更高效的 LLM 中。研究人员开源了他们的模型和数据,以促进该领域的进一步研究。🙏 支持我的频道和播客:https://www.paypal.com/donate/?hosted_button_id=v9vt2tmesz5rc 给我买咖啡:https://www.paypal.com/donate/?hosted_button_id=v9vt2tmesz5rc ⚡ 预约与我讨论您的自动化需求 https://calendar.app.google/1n5jUxdU6yUatgaf6 🚀 为什么选择 AI 聊天机器人?自动化您的业务,降低成本,提高利润 🚀 我可以为您的小型企业构建 AI 聊天机器人:自动化您的业务,降低成本,提高利润 想象一下一个全天候的虚拟助手,它从不睡觉,随时准备以即时、准确的响应为客户服务。我们的 AI 聊天机器人解决方案可帮助小型企业和组织:自动化关键交互降低运营成本提高利润和参与度 请随意浏览我的 AI 聊天机器人演示 (https://djamgatech.com/chatbot-ai)。如果您想了解更多信息,这是我的日历链接,方便您进行聊天:安排会议 (https://calendar.app.google/1n5jUxdU6yUatgaf6)。</context> <raw_text>0 好的,各位听众,准备好深入了解一些非常酷的人工智能内容了吗?这是你们发来的,我不得不说,这太吸引人了。我们正在讨论大型语言模型 LLM,那些正在学习推理、真正思考事情的模型。这是一件大事,对吧?是的,确实如此。这项研究来自 DeepSeek AI,他们正在突破 LLM 的能力极限。

所以我们有研究论文本身,坦白说,我承认,它有点密集。然后还有这个 DeepSeek for Dummies 解释器,谢天谢地,它更容易理解。但是,好的,让我们进入节目的主角 DeepSeek R1。这一切从哪里开始呢?DeepSeek R1 是大量研究的结果,但真正的突破来自它的前身 DeepSeek R1-0。

他们使用仅强化学习或简称 RL 来训练这个模型。等等,RL。再提醒我一下那是什么。好的,强化学习。这是一种机器学习,你通过给予 AI 对良好行为的奖励来训练它,就像训练狗一样。AI 尝试不同的东西,获得反馈,并学习哪些行为会导致最佳结果。好的,明白了。所以不是向它提供大量标记数据,而是让 DeepSeek R10 自己去弄清楚。没错。结果如何?

非常惊人。他们给了它一个基本的框架。你可以称之为解决问题的思维模板,但其余部分取决于 AI。而且,随着时间的推移,它实际上开始发展研究人员没有编程的推理能力。哇,这太不可思议了。我们说的是什么类型的推理能力?例如,它实际上能做什么?例如,它可以解决一些相当复杂的数学问题。在标准化测试中,它甚至超过了一些人类专家。

但更令人惊奇的是,有时 AI 会在一个问题上卡住,然后它似乎会有一瞬间的自我反省。研究论文中实际上有一段话,上面写着:“等等,等等,这是一个我可以在这里标记的顿悟时刻。让我们一步一步地重新评估一下,看看是否能得到正确的总和。”

不可能。就像它有了一个小小的顿悟,并决定检查它的工作。非常令人印象深刻,也许也有一点令人毛骨悚然,对吧?但是你提到 DeepSeek R10 有一些局限性。那些是什么?是的,你说得对。尽管它具有令人印象深刻的推理能力,但输出可能有点难以阅读和理解。

让我们这么说吧,不太用户友好。所以很聪明,但有点粗糙。然后 DeepSeek R1 出现了,来改善这种情况,对吗?没错。是的。他们从 R1.0 中汲取了所有经验教训,并构建了 DeepSeek R1。

他们使用了一种称为多阶段训练方法的方法来提高其性能和可读性。——好的,多阶段训练。与 R10 的“自己弄清楚”方法相比,它是什么样的?——这里的关键区别在于 DeepSeq R1 在开始时会得到一些帮助。他们给了它少量所谓的冷启动数据。

把它想象成一张备忘单,其中包含一些关于如何思考问题的结构良好的示例。有趣。所以这次不是从零开始,但是奖励系统,它仍然是流程的一部分吗?绝对的。在冷启动数据之后,他们使用了强化学习,就像 R10 一样。但这一次,他们专注于奖励 AI,不仅是为了得到正确的答案,而且是为了以清晰简洁的方式解释其思维过程。

所以他们同时追求准确性和清晰性,确保 AI 可以解决问题,并解释它是如何做到这一点的,我们人类很容易理解。正是如此。他们实际上发现,最初的冷启动数据确实有助于提高模型的可读性和整体性能。他们实际上使用了 DeepSeq v3 base 并用这些数据对其进行了微调,然后才进入 RL 阶段。所以这是一个更有条理的方法,就像用坚实的基础建造房屋一样。我喜欢这个比喻。

但是 RL 阶段之后会发生什么?一旦模型擅长推理,他们就会用它来生成更多训练数据。这就像一个学生成为大师,然后教导下一代。这些数据包括各种问题,推理、一般知识,甚至是一些创意写作任务。哇。听起来他们真的让它经受了考验。所以 DeepSeek R1 是一个数学天才,而且它还能写诗。我印象深刻。还有一步。

他们又进行了一轮 RL,但这次的重点是将 AI 与人类偏好更紧密地结合起来。所以他们确保它不仅聪明,而且安全可靠。这令人放心。但是我们怎么知道这个多阶段训练方法真的有效呢?他们是否对 DeepSeq R1 进行了测试?哦,当然。他们在各种基准测试中对其进行了测试。把它们想象成 AI 的标准化测试。它们涵盖了数学、编码、一般知识,等等。好的,说吧。

它表现如何?给我一些亮点。它在 AME 2024 数学考试中获得了 79.8% 的分数,这非常令人难以置信。而且,当他们使用多数投票时,这基本上意味着从多次尝试中选择最佳结果,它实际上达到了 86.7%。

哇,等等。AME。即使对于顶尖的高中学生来说,这也是一项艰难的考试。所以这个 AI 基本上是一个数学天才。那些编码基准测试呢?它在那些测试中的表现如何?是的,它也碾压了那些测试。在 CodeForce 上,你知道那个程序员竞争的平台,它实际上击败了超过 96% 的人类参与者。

在这个另一个基准测试 live code bench 上,它展示了一些严肃的现实世界编码技能,得分非常高。好的,所以 DeepSeq R1 是一个数学运动员,也是一个编码大师。这个 AI 有什么做不到的吗?这让我大吃一惊。但是你知道,你之前也提到过更小的模型。这些是如何融入这一切的呢?这就是事情变得更有趣的地方。他们一直在尝试一种叫做蒸馏的技术。

这就像把这个巨大的 AI 模型 DeepSeek R1 的所有知识和推理能力转移到一个更小、更高效的模型中。

好的,我正在尝试想象一下。这就像把超级计算机缩小到笔记本电脑的大小,但它不知何故保留了其所有功能。这怎么可能?好吧,想象一下你正在教一个学生你所知道的所有关于某个主题的知识。你基本上是将你的知识提炼成更紧凑的形式。是的。AI 也差不多。他们通过向较小的模型提供较大、更复杂模型的输出和行为来训练它。所以他们正在创建小型 DeepSeek R1,但是这些蒸馏版本真的像原始版本一样有效吗?

这可能会让你感到惊讶,但是是的,它们确实有效。这些较小的模型显示出一些相当显著的性能。其中一些甚至超过了那些没有以相同方式训练推理能力的较大 AI 模型。这太神奇了。所以我们说的是更小、更容易获得的 AI,它具有有效推理的能力。这听起来几乎好得令人难以置信。一定有一些权衡吧?好吧,总要取得平衡。

蒸馏非常高效,但我们还不知道这些较小的模型是否能够完全匹配原始模型的全部潜力。这在 AI 世界中是一种持续的争论,你知道,效率与终极力量。一个经典的难题。这让你想知道,你能在一个较小的包中装多少聪明才智。但是,你知道,我也很好奇 DeepSeek R1 的历程。研究中提到了一些死胡同和失败的尝试。告诉我哪些方法不起作用。

他们尝试过的一件有趣的事情是使用过程奖励模型或 PRM。其想法是奖励 AI,不仅是为了正确的答案,而且是为了遵循良好的推理过程。理论上听起来不错,对吧?是的,这是有道理的。你希望 AI 逐步进行逻辑思考。为什么它没有成功?事实证明,定义和评估良好的推理过程比你想象的要棘手得多。

人类的思想很复杂。此外,他们遇到了 AI 某种程度上操纵系统的问题,即找出如何在不真正学习正确推理的情况下获得奖励的方法。啊,所以它是一个聪明的 AI,就像一个学生在不真正理解材料的情况下找出如何通过考试的方法。还有哪些方法没有奏效?他们还尝试使用一种称为蒙特卡洛树搜索或 MCTS 的技术。这是一种强大的算法,用于像 AlphaGo 这样的游戏 AI。

其想法是使用 MCTS 来帮助 AI 探索不同的推理路径并找到最佳解决方案。所以基本上是使用擅长赢得游戏的东西来帮助 AI 在推理方面获胜。有趣。那里的问题是什么?问题是语言比围棋这样的游戏要复杂和混乱得多。你知道,当 AI 生成文本时,它可以采取的可能路径基本上是无限的。因此,搜索空间变得非常难以导航。

此外,他们难以训练 AI 的价值模型,这是判断特定推理路径有多好的部分。所以 AI 迷失在一片可能性之中,而它的内部评判者并没有提供很大的帮助。听起来像是混乱的秘诀。但是,你知道,这些死胡同,在某种程度上仍然是有价值的,对吧?哦,绝对的。这些挫折与成功一样重要。它们使我们能够深入了解什么有效,什么无效,并最终帮助我们在未来取得突破。完全同意。这都是学习过程的一部分,对吧?

对于 AI 和我们作为研究人员来说都是如此。但是你知道,我们一直在讨论很多技术细节。我想退一步,从更大的角度来思考这个问题。对于我们,对于人类来说,我们正在构建能够像这样推理的 AI,这意味着什么?这是一个价值百万美元的问题,不是吗?它真正触及到 AI 对我们未来的意义。这项研究仅仅是一个开始。研究人员正在研究许多其他推理领域。例如什么?让我一窥未来 AI 推理的景象。还有什么前沿领域?

我发现一个非常吸引人的领域是因果推理。人类天生擅长理解因果关系,但教 AI 做到这一点非常困难。对。我们本能地知道,如果你掉了一个玻璃杯,它很可能会碎。但是你如何教机器这一点呢?

研究人员正在尝试诸如概率图模型之类的东西,这些模型基本上是表示不同变量之间关系的图表。所以就像因果关系的流程图。帮我形象化一下它是如何工作的。没错。这些模型可以帮助 AI 系统识别模式并对因果关系进行推断,即使是在具有大量变量的非常复杂的情况下也是如此。所以不是仅仅看到相关性......

AI 可以开始理解事物背后的原因。这是一大步。还有什么类型的推理即将出现?另一个非常有趣的领域是道德推理。

你知道,随着 AI 越来越融入我们的生活,它不可避免地会遇到伦理困境。哦,我明白你的意思了。就像那些思想实验,一辆自动驾驶汽车必须在撞到一个人或另一个人之间做出选择。你如何编程一个 AI 来做出这种判断?这是哲学家们几个世纪以来一直在争论的问题,而且没有简单的答案。

但一种有前景的方法是所谓的价值对齐。基本上,你试图教 AI 理解并与人类价值观保持一致。所以试图在 AI 中灌输一种伦理感,这听起来至少是非常具有挑战性的。

目前 AI 推理的一些实际应用是什么?好吧,我们已经看到它对科学研究产生了重大影响。AI 系统被用来分析海量数据集、识别模式,甚至生成人类科学家可能会错过的假设。所以这就像有一个 AI 研究助理帮助科学家筛选大量数据。这很酷。它不仅仅是数据分析。

AI 也被用来设计实验、加速药物研发,甚至在复杂环境中控制机器人。这就像拥有一个不知疲倦、不喝咖啡的实验室伙伴。是的。实验室之外呢?AI 推理在日常生活中在哪里使用?许多人可能经常遇到的一个例子是个性化推荐。是的。你知道当你获得诸如产品、电影或音乐之类的建议时,这通常是由 AI 提供支持的吗?

使用推理来找出你的偏好并预测你会喜欢什么?哦,是的。“你可能也喜欢”的建议。有时它们会非常准确。这就像 AI 比我更了解我自己。还有什么其他的日常例子吗?好吧,AI 越来越多地用于医疗保健,以个性化治疗方案、预测患者预后,甚至协助诊断。因此,AI 可以帮助医生做出更明智的决定,从而为患者提供更好的护理。这是一个改变游戏规则的东西。没错。它不仅仅是改进现有流程。

AI 推理也正在开启全新的可能性。想想个性化教育,其中 AI 导师会适应每个学生的学习风格和节奏。——哇,想象一下一个世界,每个学生都有一个定制的学习体验,根据他们的特定需求量身定制。它可以彻底改变我们所知的教育。还有什么领域受到影响?

AI 推理也正在金融领域掀起波澜,它被用来检测欺诈、评估风险和做出投资决策。所以有可能创造一个金融犯罪更少、投资更聪明的世界。我喜欢这个方向。我必须问一下大家最关心的问题:工作。许多人担心 AI 会取代人类工人。

你如何解决这些担忧?确实,目前由人类完成的一些任务可能会被 AI 自动化。但重要的是要记住,AI 是一种工具。我们决定如何使用它。我喜欢这种观点。与其害怕 AI,不如专注于如何利用它来增强我们的能力并创造新的机会。没错。就像之前的技术革命一样,AI 肯定会创造我们现在甚至无法想象的新工作和产业。

这完全是关于适应和与技术一起发展。但让我们现实一点,前进的道路上会有一些障碍。随着 AI 推理变得越来越先进,我们需要意识到哪些潜在的缺点或风险?一个经常出现的问题是获取问题。你知道,训练这些强大的 AI 模型需要海量的数据和计算能力。

这些资源通常只有大型组织才能获得。因此,AI 研究可能会成为只有富人才能够参与的游戏。这有点令人不安。我们如何才能公平竞争?一种方法是开发更有效的训练技术,这些技术需要更少的数据和计算能力,基本上是寻找用更少的资源做更多事情的方法。

听起来对双方都有利。资源消耗更少,更容易获得?还能做什么?促进开源协作和数据共享非常重要。我们共享的知识和资源越多越好。对。打破这些孤岛,使人们能够获得这项技术。我喜欢这个。当然,我们需要投资教育和培训。你知道,我们需要让各种各样的人掌握参与 AI 开发和应用的技能。教育始终是关键。

使知识民主化将确保 AI 的好处得到广泛分享,并且该技术得到负责任的开发和使用。但在我们继续之前,我想强调一下你之前提到的内容。DeepSeek 团队实际上将这些蒸馏模型开源了。没错。任何人都可以下载它们并尝试这项令人难以置信的技术。

这不仅仅是大科技公司在幕后开发 AI。我喜欢这个。这是关于授权个人和社区探索和塑造 AI 的未来。这令人难以置信地令人兴奋。是的,确实如此。令人惊奇的是,这些功能极其强大的工具正变得越来越容易为普通人所用。这就像我们赋予每个人超级计算机的力量。如果他们有好奇心和学习的意愿,这绝对是一个改变游戏规则的东西。但是,你知道,我一直都在想一件事。哦,真的吗?

是什么?好吧,我们一直在沉迷于技术方面,关于 AI 推理以及它将如何彻底改变一切。但我认为重要的是退一步,从更大的角度来看待问题。对于人类来说,我们正在建造能够像我们一样思考和推理的机器,这实际上意味着什么?这是一个大问题,不是吗?我们在这里讨论的不仅仅是代码和算法。我们正在讨论作为人类的本质。没错。它引发了关于我们是谁的所有这些问题

我们是谁,我们在宇宙中的位置,以及我们与这些机器的关系,这些机器正变得越来越聪明。我们只是在创造工具来使自己更聪明吗?或者我们正在开始一些全新的东西,机器最终会变得比我们更聪明,以我们甚至无法想象的方式?这既令人兴奋,又有点可怕,对吧?就像我们站在广阔而未知的事物边缘一样。我认为

关键是以一种惊奇和责任感来对待这一切。你知道,我们需要考虑我们正在做的事情的后果,并确保 AI 的开发和使用能够造福所有人。是的,这是一个平衡行为。但我认为我们可以做到。

我们在历史上一直面临类似的挑战,对吧?印刷术、工业革命、互联网,每一个都带来了自己的一套机遇和风险。每一次我们都设法适应并根据我们的需求塑造技术,我相信我们也可以对 AI 做到同样的事情。我同意。这不是害怕未来,而是积极地塑造未来。这是关于进行这些重要的讨论,做出正确的决定,并共同努力确保 AI 成为世界上的一股向善的力量。这是一个很好的观点。

所以这次深入探讨是一次令人惊奇的旅程,我希望它能让所有收听的人思考得更深入一些。我们已经探讨了技术方面、实际应用,甚至哲学意义。老实说,我认为我们只是触及了表面。随着该领域以闪电般的速度不断发展,还有很多东西需要学习。我鼓励大家继续学习、提出问题,并参与关于我们如何塑造 AI 未来这一话题的讨论。

因为这是我们共同创造的未来。这是结束讨论的完美方式。感谢您加入我们,一起深入探讨 AI 推理这一迷人的世界。直到下次,保持好奇心,让大脑继续运转。