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深度思考实验室（DeepSeek）最近发布了全新的推理模型R1，声称该模型不仅性能超越目前最先进的推理模型（如OpenAI的O1系列），而且训练规模只用到了西方大厂GPU集群的一个小小分支。更引人注目的是，和这些大厂不同，DeepSeek还公开了一篇论文，详细解释了他们的技术原理。
简单来说，传统模型的工作原理是根据提示预测下一个或一系列的输出文本。而推理模型则尝试将“逐步思考”的行为直接嵌入到模型中，从根本上改变其逻辑思维方式。OpenAI的模型具体如何运作并未公开，但一种可能的机制是这样的：先用一个强大的常规模型生成大量“逐步推理”的示例，然后筛选出正确答案的数据，再用这些数据对模型进行微调。这个过程虽然有效，但耗费巨大，尤其是需要生成海量的高质量推理数据。
而DeepSeek采用了完全不同的方法。他们的训练基于强化学习，而非微调，不需要预先准备海量的推理链数据，也不需要运行高昂的答案验证模型。具体操作如下：
- 以一个强大的基础模型（如DeepSeek-V3）为起点；
- 通过提示让模型逐步解决数学问题；
- 直接用代码验证答案是否正确，而非依赖另一个模型；
- 如果答案正确，给予奖励；若错误，则进行惩罚；
- 重复这一过程，持续改进模型。
这种强化学习方法不仅降低了成本，还可能带来质量上的提升。传统方法中的推理能力取决于最初基础模型的表现，而DeepSeek的方法允许模型在自我训练过程中创造出全新的推理链，这种自我进化的能力可能最终导致真正的超智能推理能力，类似于国际象棋超级AI展现出的“非人类”策略。
然而，DeepSeek的方法并非没有局限性。由于训练依赖于可机械验证的推理链，模型目前只能在代码和数学领域中表现出色。而像语言逻辑谜题、法律分析等更复杂的推理场景，由于难以验证答案的正确性，暂时无法纳入训练。
至于为何DeepSeek的创新选择在此刻出现，而非更早？一个可能的原因是开源基础模型的性能最近才达到足够强大的水平，能够支撑这种强化学习方法。此外，推理相关的基准测试质量也有了显著提高，为模型提供了足够多需要推理解决的问题。
总的来说，DeepSeek-R1展示了一种高效且潜力巨大的推理模型训练方法，但在跨领域应用方面仍有改进空间。未来的表现，尤其是在人文学科上的能力，仍需拭目以待。
