DeepSeek R1技术报告关键解析(1/10)：强化学习如何提升 AI 推理能力

让 AI 自己“摸索”答案，而不是单纯“背答案”

过去的 AI 训练方式主要依赖监督学习（Supervised Learning），也就是让 AI 通过大量人类标注的数据来学习。换句话说，AI 只是一个“超级记忆机”，它能模仿人类的答案，但却不一定真正理解问题的本质。

而强化学习（Reinforcement Learning, RL）的出现，让 AI 不再是单纯的模仿者，而是能够主动探索、试错、优化自己推理方式的智能体。

这就像是在训练一个孩子解数学题，监督学习相当于直接告诉他答案，而强化学习则是让他自己尝试解题，并根据最终的正确率进行调整。

强化学习的核心机制

在 DeepSeek-R1-Zero 的训练过程中，研究人员直接使用强化学习，而没有先用人类标注数据进行微调（SFT）。整个强化学习过程的核心可以拆解为以下几个部分：

1. 策略更新（Policy Optimization）

   • 让 AI 自己生成多个答案，并计算每个答案的得分（比如正确率）。
   • 通过奖励机制（Reward Function），告诉 AI 哪种推理方式更有效。
   • AI 通过不断调整策略，学习到更好的推理方式。

2. 奖励建模（Reward Modeling）

   • 主要有两种奖励：准确性奖励 和 格式奖励。
   • 准确性奖励（Accuracy Reward）：如果 AI 生成的答案正确，就给它更高的分数。比如在数学推理任务中，可以直接用答案对错作为奖励标准。
   • 格式奖励（Format Reward）：如果 AI 以正确的逻辑方式表达推理过程，也会得到奖励。例如 DeepSeek-R1-Zero 需要在 <think> 标签中写推理过程，在 <answer> 标签中写最终答案，这样可以确保 AI 形成清晰的推理逻辑。

3. 自我进化（Self-Evolution）

   • DeepSeek-R1-Zero 在强化学习的过程中，逐步学会了一些高阶推理能力，比如：
     • 自我验证（Self-Verification）：AI 在得出答案后，会自己检查逻辑是否合理。
     • 反思能力（Reflection）：如果推理过程中发现问题，AI 会重新审视自己的思路。
     • 生成更长的推理链（Longer Chain-of-Thoughts）：从简单的 2-3 步推理，到 10 步以上的复杂推理。

训练结果如何？

经过数千步的强化学习训练，DeepSeek-R1-Zero 在多个推理任务上的表现都得到了显著提升。例如：

• 在 AIME 2024 数学竞赛任务 中，DeepSeek-R1-Zero 的 Pass@1（即第一次生成答案的正确率）从 15.6% 提升到了 71.0%。
• 在 代码推理任务 Codeforces 中，它的排名比 50% 的人类参赛者更强。

这些结果证明，即使完全不依赖人工标注数据，仅靠强化学习，AI 也能学会复杂的推理能力。

强化学习的挑战

尽管 RL 让 AI 推理能力得到了显著提升，但也带来了一些挑战：

• 语言混乱（Language Mixing）：由于没有人类提供基础语言知识，AI 生成的内容可能会混杂不同语言，甚至无法流畅表达自己的推理过程。
• 可读性差（Poor Readability）：AI 可能会生成重复的句子，或者逻辑混乱的长篇推理。
• 早期阶段难以收敛：如果 AI 一开始什么都不会，它可能会陷入“死循环”，不断生成无意义的答案。

这些问题推动了 DeepSeek-R1 的改进，即通过**冷启动数据（Cold-Start Data）**来增强 AI 的语言能力，同时结合强化学习，以达到更优的推理效果。

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