如何训练LLMs像DeepSeek-R1“思考”

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探索LLMs“思考”能力的奥秘，DeepSeek-R1训练方法全解析。

核心内容：
1. LLM训练的三个关键阶段：预训练、监督微调和强化学习
2. DeepSeek-R1训练的核心：通过强化学习激发模型推理能力
3. DeepSeek-R1-Zero：强化学习的初探，为DeepSeek-R1打下基础

杨芳贤

53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

DeepSeek-R1（Paper Review: DeepSeek-R1——强化学习驱动的大语言模型推理能力提升）作为近期崭露头角的LLM，其在数学、编程、推理等多个领域展现出了强大的性能，特别是其“思考”能力，引起了业界的广泛关注。本文将深入探讨如何训练LLMs，使它们能够像DeepSeek-R1一样“思考”，从基础原理到具体训练方法，为AI研究者提供全面的指导。

一、LLM训练的基础原理

LLM的训练通常包括预训练、监督微调（SFT）和强化学习（RL）三个关键阶段。

1. 预训练（Pretrain）
   此阶段，模型学习海量通用知识，奠定基础能力。通过大规模语料库的训练，LLM能够捕捉到语言的统计规律，为后续任务打下坚实的基础。
2. 监督微调（SFT）
   在预训练的基础上，通过指令和响应对数据集，增强模型对指令的理解和执行能力。SFT阶段（深入了解Fine-Tuning：解锁大语言模型的潜能）引入具体任务的数据，使模型能够更好地适应特定领域的需求。
3. 强化学习（RL）
   利用人类或AI反馈优化模型表现，确保生成内容与用户预期对齐。RL阶段通过试错学习(深度解析 DeepSeek R1：强化学习与知识蒸馏的协同力量)，模型能够不断优化其输出，提高任务完成度和用户满意度。

DeepSeek-R1的成功，很大程度上归功于其在RL阶段的创新。下面，我们将详细分析DeepSeek-R1的训练方法，特别是其“思考”能力的构建。

二、DeepSeek-R1的训练方法

DeepSeek-R1的训练过程是一个复杂而精细的系统工程，涉及多个模型和技术的融合。其核心在于通过强化学习，激发模型的推理能力，实现“思考”的功能。

1. DeepSeek-R1-Zero：强化学习的初探

DeepSeek-R1-Zero是DeepSeek-R1的前身，它基于DeepSeek-v3（671B参数）开发，采用独特的训练方法，直接利用规则驱动的RL技术（如群体相对策略优化GRPO）评估模型输出的质量。

• 跳过传统SFT阶段
  DeepSeek-R1-Zero没有经历传统的监督微调阶段，而是直接通过强化学习来优化模型。这种方法减少了对人类标注数据的依赖，降低了训练成本。
• 反思自身方法
  在训练过程中，DeepSeek-R1-Zero能够反思自身方法，实现逐步优化。这种自我迭代的能力，使得模型能够不断发现和改进其推理策略。

DeepSeek-R1-Zero虽然存在一些可读性和语言混合方面的问题，但它为DeepSeek-R1的成功奠定了坚实的基础。通过RL训练，DeepSeek-R1-Zero发现了“思考”令牌的存在，并展现了惊人的推理能力。

2. DeepSeek-R1：结合SFT与RL的强化训练

为了解决DeepSeek-R1-Zero的可读性问题，DeepSeek团队采用了多步训练策略，结合了监督微调（SFT）和强化学习（RL）。

• SFT与推理数据
  首先，通过SFT引入大量长链推理（CoT）示例，帮助模型理解期望的响应格式，并解锁更好的推理性能。这一阶段的关键在于向模型展示明确的推理示例，引导其学习正确的推理路径。
• R1-Zero风格RL
  接着，应用与R1-Zero相同的RL训练步骤，但增加了语言一致性奖励，以解决语言混合问题。这一步骤强化了模型对语言规范性的理解，提高了输出的可读性。
• 混合数据SFT
  然后，使用混合数据进行SFT。混合数据包括推理数据和非推理数据，后者来自DeepSeek-V3（DeepSeek-V3 深度剖析：下一代 AI 模型的全面解读）的SFT数据集和DeepSeek-V3生成的合成数据。这一阶段旨在使模型能够区分推理任务和非推理任务，提高其实用性。
• RL+RLHF
  最后，进行另一轮RL训练，包括R1-Zero风格的推理训练和基于人类反馈的RL训练。这一阶段进一步优化了模型的推理能力，并提高了其友好性和无害性。

通过上述训练过程，DeepSeek-R1不仅继承了DeepSeek-R1-Zero的推理能力，还解决了其可读性和语言混合问题。它能够在多个任务上展现出强大的性能，特别是在数学、编程和推理领域。

三、如何训练LLMs实现“思考”能力

基于DeepSeek-R1的成功经验，我们可以总结出一些训练LLMs实现“思考”能力的关键步骤和方法。

1. 选择合适的基础模型

首先，选择一个具有强大基础能力的大型语言模型作为起点。这个模型应该经过充分的预训练，具备丰富的语言知识和理解能力。DeepSeek-R1和DeepSeek-R1-Zero都是基于DeepSeek-v3开发的，这表明了一个强大基础模型的重要性。

2. 设计合理的奖励机制

在强化学习阶段，奖励机制的设计至关重要。奖励应该能够准确反映模型输出的质量，并激励模型不断优化其推理策略。DeepSeek-R1采用了包括准确性、格式和语言一致性在内的多层次奖励机制，确保了模型在推理任务中的高效性和输出内容的可读性。

3. 引入“思考”令牌

“思考”令牌是DeepSeek-R1实现推理能力的关键创新之一。通过在训练过程中引入特殊令牌来标记模型的推理过程，我们可以使模型更加明确地理解任务要求，并引导其逐步展开推理。这种方法的成功在于它提供了一种结构化的方式来呈现模型的推理过程，从而提高了输出的可读性和准确性。

4. 利用多模态数据增强训练

虽然DeepSeek-R1主要关注语言和数学推理任务，但多模态数据的引入可以进一步增强模型的泛化能力。通过整合视觉、语言、符号等多种处理通道的交叉验证机制，模型可以更好地理解复杂场景下的逻辑关系，并生成更加准确和可靠的推理结果。

5. 持续优化和迭代

最后，持续优化和迭代是训练LLMs实现“思考”能力的关键。通过不断收集和分析模型的输出数据，我们可以发现其存在的问题和不足，并针对性地调整训练策略和方法。此外，随着技术的不断进步和新算法的出现，我们也应该及时更新训练框架和工具，以提高训练效率和模型性能。

DeepSeek-R1的成功展示了强化学习在训练大型语言模型实现推理能力方面的巨大潜力。通过合理的奖励机制设计、“思考”令牌的引入、多模态数据的利用以及持续优化和迭代等方法，我们可以训练出具有强大推理能力的LLMs。这些模型将在科研发现、司法判决、战略决策等多个领域展现出变革性潜力。

然而，我们也应该看到当前LLMs在推理能力方面仍存在一些挑战和问题。例如，如何进一步提高模型的准确性和可读性？如何更好地处理复杂场景下的逻辑关系？如何解决模型的“灾难性遗忘”问题？这些问题需要我们不断探索和创新来解决。