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DeepSeek R1训练架构
发布时间:2025-01-26 10:29:00来源:
DeepSeek R1的训练架构是基于强化学习的多阶段训练方法,并结合了群体相对策略优化(GRPO)算法。以下是对其训练架构的详细解析:
一、基础模型与冷启动
基础模型:DeepSeek R1的训练起始于DeepSeek V3基础模型。这一模型为后续的强化学习训练提供了基础框架。
冷启动:为了解决强化学习冷启动不稳定的问题,DeepSeek团队采用了冷启动数据。他们收集了长度可达10k Token的链式推理(CoT)数据,这些数据来源于R1-zero模型和人工标注样本。利用这些高质量的数据,对DeepSeek V3基础模型进行微调,以提升其可读性和连贯性,为后续强化学习训练奠定良好基础。
二、强化学习与GRPO算法
强化学习:DeepSeek R1的核心在于对强化学习(RL)的深度应用,以提升语言模型的推理能力。其前身DeepSeek R1-Zero是首个完全通过强化学习训练的大型语言模型,无需依赖监督微调(SFT)或人工标注数据。
GRPO算法:DeepSeek开发了GRPO算法,这是提升大型语言模型(LLM)推理能力的关键。GRPO算法通过从旧策略中采样一组输出并估计基线,避免了使用与策略模型规模相当的批评模型,从而大幅降低训练成本。在构建DeepSeek R1的过程中,团队在基础模型上实验强化学习,积累了丰富经验,尤其是在无监督推理文本补全任务中实施GRPO,以提升模型的准确性和输出的可读性。
三、多阶段训练策略
DeepSeek R1的训练过程分为多个阶段,每个阶段都有其特定的目标和任务:
1. 监督微调阶段:通过监督微调(SFT)提升基础模型的可读性。
2. 推理密集型任务强化学习阶段:专注于数学和编程等推理密集型任务的强化学习训练,采用与R1-Zero相同的强化学习管道和基于规则的奖励模型。同时,增加了“语言一致性”奖励,帮助模型保持输出语言的一致性。
3. 合成数据集生成阶段:利用拒绝采样(Reject Sampling,RS)生成了大量合成数据集,这些数据集专注于写作、角色扮演等通用任务。这一阶段的数据为后续的强化学习训练提供了丰富的素材。
4. 最终优化阶段:结合基于规则和结果的奖励模型,再次使用GRPO优化模型,提升其有用性和安全性。通过这一系列操作,DeepSeek R1不仅提升了推理性能,还显著改善了语言表达的可读性,使其更贴合实际应用需求。
四、训练模板与结构化输出
DeepSeek R1采用“思考-回答”双阶段训练模板,要求模型先展示推理过程,再提供最终答案。这种训练模板使得推理过程可追踪,并为奖励计算提供了明确基准。同时,结构化输出也提高了模型的可读性和可解释性。
综上所述,DeepSeek R1的训练架构是基于强化学习的多阶段训练方法,并结合了GRPO算法和“思考-回答”双阶段训练模板。这一架构使得DeepSeek R1在复杂推理任务中表现出色,成为与OpenAI的o1模型相竞争的有力对手。
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