前言
最近，开源大模型社区最热门的事件莫过于深度求索（DeepSeek）发布的 R1 系列模型。本文将从工程实现的角度出发，屏蔽复杂的算法细节，结合官方架构图，拆解其技术实现路径，并梳理关键概念，帮助开发者更好地理解其构建逻辑。
一、技术全景图
（图片说明：DeepSeek-R1 四阶段训练流程）
二、关键技术拆解
2.1 DeepSeek-R1-ZERO：强化学习的初尝试
项目初衷：验证纯强化学习（RL）能否复现 OpenAI 的 O1 模型。
关键技术
- 基础模型：DeepSeek-v3
- 训练方法：强化学习GRPO（Group Relative Policy Optimization）
- 成果：推理能力接近 O1，但存在输出可读性差、语言混合等问题。
必知概念卡
- 📌 什么是强化学习（RL）？
强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习的一个分支，其核心思想是让智能体（Agent）通过与环境（Environment）的交互学习最优策略（Policy），以最大化长期累积奖励（Cumulative Reward）。它模仿了人类或动物通过“试错”学习经验的过程，广泛应用于游戏AI、机器人控制、自动驾驶等领域。
通俗类比，假设你训练一只狗接飞盘：
环境：草地、飞盘、你的指令。
状态：狗的当前位置、飞盘轨迹。
动作：跑、跳、张嘴。
奖励：接到飞盘给零食（+1），失败无奖励（0）。
策略：狗逐步学会“看到飞盘抛物线时加速奔跑并跳跃”。
- 📌 GRPO 算法核心
强化学习算法，对于每个问题，从旧策略中采样多个输出，然后根据这些输出的奖励来优化新策略。这种方法不仅能够有效提升模型性能，还可以大幅节省计算资源。
2.2 DeepSeek-R1：四阶段进化之路
阶段1：冷启动 + COT
- 核心操作：用 R1-ZERO 生成数千条 COT 数据
- 关键技术：SFT 监督微调
- 目标：解决格式缺失和语言混合问题
- 📌 什么是 COT？
COT Data是一种特别设计的数据类型，旨在教授AI模型理解并模仿人类的推理过程。这类数据不仅提供问题和答案，更重要的是，它详细记录了从问题到答案的整个思考路径或推理步骤
主要用于训练模型掌握复杂的逻辑推理和决策过程，强调模型输出的可解释性和透明度
“一个矩形花园的长是宽的两倍。如果它的周长是60米，那么它的面积是多少平方米？”
首先，设宽为x，则长为2x。周长为2*(长+宽)=2*(2x+x)=6x=60，解得x=10。所以宽是10米，长是20米。面积=长宽=2010=200平方米。
阶段2：强化学习特训
- 训练重点：数学/编程/科学推理
- 创新设计：COT 语言一致性奖励
- 产出：DS-V3 + CS SFT + RORL 中间模型
阶段3：数据增强
- 数据构成：
- 600K Reasoning 数据（DS-V3 + SFT + RORL 生成）
- 200K non-Reasoning 数据（DSeek-V3 生成）
阶段4：全场景强化学习
| 评估维度 | 实现方式 | 技术亮点 |
|---|---|---|
| 推理能力 | Rule-based 奖励机制 | 数学/代码专用奖励信号 |
| 有用性 | 人类对齐的 Reward Model | 关注最终答案质量 |
| 安全性 | 双维度评估（思考过程+答案） | 规避错误推理路径 |
最终成果：性能对标 OpenAI-o1-1217，实现“满血开源版 O1”。
三、知识蒸馏：让小模型获得超能力
3.1 实现方案
- 数据准备：80 万条 SFT 数据
- 蒸馏对象：Qwen/Llama 系列
- 训练方式：直接微调
3.2 惊人效果
- 14B 蒸馏模型 > 原 32B 模型（多个推理基准）
- 推理速度提升 2.3 倍
3.3 技术原理
把一个大模型或者多个模型学到的知识迁移到另一个轻量级单模型上，方便部署。简单的说就是用小模型去学习大模型的预测结果，而不是直接学习训练集中的label，使得快速训练得到一个水平不错的学生模型，且学生模型相对较小，部署更具性价比。 在蒸馏的过程中，将原始大模型称为教师模型（teacher），新的小模型称为学生模型（student），训练集中的标签称为hard label，教师模型预测的概率输出为soft label，temperature(T)是用来调整soft label的超参数。 蒸馏这个概念之所以work，核心思想是因为好模型的目标不是拟合训练数据，而是学习如何泛化到新的数据。所以蒸馏的目标是让学生模型学习到教师模型的泛化能力，理论上得到的结果会比单纯拟合训练数据的学生模型要好。
