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来源 | NLP工作站

作者 | 刘聪NLP

今天刷到Sebastian的blog，《Understanding Reasoning LLMs》，特此翻译一下，带给大家。

原文: https://magazine.sebastianraschka.com/p/understanding-reasoning-llms

概述：

解释“推理模型”的含义
讨论推理模型的优缺点
概述DeepSeek R1的训练方法
描述构建和改进推理模型的四种主要方法
分享DeepSeek V3和R1发布后的LLM领域的看法
提供在小成本下训练推理模型的技巧

如何定义“推理模型”？

如果你在AI（或机器学习）领域工作，你可能对模糊且备受争议的定义很熟悉。“推理模型”这个术语也不例外。最终，会有人在论文中正式定义它，但很快就会在下一篇论文中被重新定义~

在本文中，我将“推理”定义为回答需要复杂、多步骤生成并包含中间步骤的问题的过程。例如，像“法国的首都是哪里？”这样的事实问答不涉及推理。相反，像“如果一列火车以每小时60英里的速度行驶3小时，它能走多远？”这样的问题需要一些简单的推理。例如，它需要认识到距离、速度和时间之间的关系，然后才能得出答案。

大多数LLMs都具备基本的推理能力，能够回答像“如果一列火车以每小时60英里的速度行驶3小时，它能走多远？”这样的问题。所以，当我们提到推理模型时，指的是那些在更复杂的推理任务（如解决谜题、谜语和数学证明）中表现出色的LLMs。

此外，现在大多数被称为推理模型的LLMs在其回复中都包含一个“思考”或“思维”过程。

而推理模型的中间步骤可以以两种方式出现，第一种可能明确地包含在回复中，如图所示。第二种，如OpenAI的o1等一些推理LLMs，会运行多个迭代的中间步骤，且不显示给用户。

何时使用推理模型？

推理模型旨在擅长解决复杂任务，如解决谜题、高级数学问题和具有挑战性的编程任务。然而，对于简单的任务（如摘要、翻译或基于知识的问题回答）并不是必需的。如果将推理模型用于所有任务，会导致效率低下且昂贵，并且有时由于“过度思考”而更容易出错。推理模型的推理模型的优劣势如下图所示，我们需要为任务选择合适的工具或LLM。

概述 DeepSeek 训练流程

DeepSeek发布了三个不同的变体：DeepSeek-R1-Zero、DeepSeek-R1和DeepSeek-R1-Distill。

模型的训练过程总结，如下图所示。

DeepSeek-R1-Zero：在DeepSeek-V3基模基础上，直接应用强化学习，不使用任何SFT数据进行冷启动。
DeepSeek-R1：在DeepSeek-V3基模基础上，先通过额外的SFT阶段和进一步的RL训练进一步精炼，改进了“冷启动”的R1-Zero模型。
DeepSeek-R1-Distill*：使用前面步骤中生成的SFT数据，对Qwen和Llama模型进行了微调，以增强其推理能力，纯SFT。

四种构建和改进推理模型的方法

概述目前用于增强LLMs推理能力和构建专门推理模型（如DeepSeek-R1、OpenAI的o1和o3等）的关键技术。

注意：o1和o3的确切工作原理尚不清楚，纯猜测。

Inference-time scaling

推理时间扩展，指的是在推理时增加计算资源以提高输出质量。

一个粗略的类比是，人类在有更多时间思考复杂问题时往往会生成更好的回答。同样，我们可以应用一些技术，鼓励LLM在生成答案时“多思考”。

一个直接的推理时扩展方法是提示工程。一个经典例子是思维链（CoT）提示，在输入提示中加入“逐步思考”之类的短语。鼓励模型生成中间推理步骤，而不是直接跳到最终答案，会在更复杂的问题上通常（但不总是）会导致更准确的结果。

上述CoT方法可以被视为推理时间扩展，因为它通过生成更多的输出标记使推理变得更昂贵。

另一种推理时间扩展的方法是使用投票和搜索策略。一个简单的例子是多数投票，让LLM生成多个答案，然后通过多数投票选择正确答案。同样，可以使用束搜索和其他搜索算法来生成更好的回答。

想了解更多关于这些不同策略的详细信息可阅读《Scaling LLM Test-Time Compute Optimally can be More Effective than Scaling Model Parameters》文章。

纯强化学习

DeepSeek R1论文中的一大亮点是，发现推理可以从纯的强化学习（RL）中学习。与典型的RL方法（在RL之前先监督微调SFT）不同，DeepSeek-R1-Zero仅使用强化学习进行训练，没有初始的SFT阶段，也就是为什么其为“纯”的RL。，如下图所示。

对于奖励，没有使用基于人类偏好的训练奖励模型，而是使用了两种类型的奖励：准确性和格式奖励。

准确性奖励，使用LeetCode编译器验证编码答案，并使用确定性系统评估数学回答。
格式奖励，依赖于一个LLM裁判，以确保回答遵循预期的格式，例如将推理步骤放在<think>标签内。

令人惊讶的是，这种方法是可以让LLM具备更强推理能力的。尽管R1-Zero不是表现最好的推理模型，但通过生成中间“思考”步骤展示了推理能力，如上图所示。证实了使用纯粹的RL训练推理模型是可能的，DeepSeek团队是第一个展示（或者至少是发表）这种方法的团队。

监督微调和强化学习

实际上在RL之前包含一个SFT阶段是很常见的。OpenAI的o1很可能是使用类似的方法训练的。

如上图所示，使用DeepSeek-R1-Zero生成了所谓的“冷启动”SFT数据。

首先使用这些“冷启动”SFT数据，通过指令微调训练了模型；然后再经过一个RL阶段，在这个RL阶段中，不仅保留了DeepSeek-R1-Zero的RL过程中使用的准确性和格式奖励，还增加了一个一致性奖励，以防止语言混合，在回答中切换多种语言情况。

在RL阶段之后是又一轮的SFT数据收集，使用最新的模型checkpoint生成了600k 个思维链（CoT）SFT样本，同时使用DeepSeek-V3基础模型创建了额外的200K个基于知识的SFT样本。再经过另一轮RL，使用基于规则的方法为数学和编码问题提供准确性奖励，而人类偏好标签用于其他问题类型。

最终的模型，DeepSeek-R1，与DeepSeek-R1-Zero相比，性能有了显著提升，如下表所示。

纯监督微调（SFT）和蒸馏

DeepSeek还发布了通过“蒸馏”过程训练的较小模型。这里的蒸馏指的是在由较大LLMs生成的SFT数据集上对较小的LLMs（如Llama 8B和70B以及Qwen 2.5模型（0.5B到32B））进行指令微调。在下图中突出了蒸馏部分。

为什么要训练这些蒸馏模型？有两个关键原因：

较小的模型更高效。这意味着它们运行成本更低，而且可以在较低端的硬件上运行，更吸引研究者和大模型爱好者。
纯SFT的方法研究。这些蒸馏模型作为一个有趣的基准，展示了纯监督微调（SFT）可以在没有强化学习的情况下将模型带到多远。

下表比较了这些蒸馏模型与其他流行模型的性能，以及DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1。

正如我们所见，蒸馏模型明显弱于DeepSeek-R1，但与DeepSeek-R1-Zero相比，尽管它们小了几个数量级，但效果却很强。与o1 mini相比，这些模型的表现也相当不错（我怀疑o1-mini本身可能是o1的一个类似的蒸馏版本）。

同时还测了在DeepSeek-R1-Zero中看到的纯RL方法，是否也能出现在较小的模型中，将DeepSeek-R1-Zero的相同纯RL方法直接应用于Qwen-32B。

结果表明，对于较小的模型来说，蒸馏比纯RL更有效。

四种方法小结

推理时扩展不需要额外的训练，但会增加推理成本，随着用户数量或查询量的增加，大规模部署会变得更加昂贵。然而，对于已经表现强劲的模型来说，它仍然是一个不假思索的选择。我强烈怀疑o1利用了推理时扩展，这有助于解释为什么它在每个标记上的成本比DeepSeek-R1更高。
纯RL对于研究目的很有趣，因为它提供了关于推理作为一种新兴行为的见解。然而，在实际的模型训练中，RL + SFT是首选方法，因为它可以产生更强大的推理模型。
RL + SFT是构建高性能推理模型的关键方法。
蒸馏是一种有吸引力的方法，特别是用于创建更小、更高效的模型。然而，它的局限性在于蒸馏不能推动创新或产生下一代推理模型。例如，蒸馏总是依赖于一个现有的、更强的模型来生成监督微调（SFT）数据。

关于 DeepSeek R1 的思考

在最近几周，许多人问我对DeepSeek-R1模型的看法。简而言之，我认为它们是一个了不起的工作。作为一名工程师，我特别欣赏详细的技术报告，它提供了我可以学习的方法论见解。

其中一个最有趣的收获是推理作为一种行为从纯RL中出现。而且令人印象深刻的是，DeepSeek在一个宽松的开源MIT许可证下开源了他们的模型，这比Meta的Llama模型限制更少。

它与o1的比较

DeepSeek-R1是否优于o1？

我会说它们大致在同一水平。但DeepSeek-R1在推理时更高效。这表明DeepSeek可能在训练过程中投入了更多，而OpenAI可能更多地依赖于o1的推理时间扩展。

也就是说，直接比较o1和DeepSeek-R1是困难的，因为OpenAI没有披露太多关于o1的信息。例如，我们不知道：

o1是否也是专家混合（MoE）？
o1有多大？
o1是否只是GPT-4o的一个稍微改进的版本，只有最少的RL + SFT和广泛的推理时扩展？

在不知道这些细节的情况下，直接比较仍然是苹果与橙子的比较。

训练DeepSeek-R1的成本

另一个讨论点是训练DeepSeek-R1的成本。有人提到约600万美元的训练成本，但他们可能混淆了DeepSeek-V3和DeepSeek-R1。

600万美元的估计是基于每GPU小时2美元的假设和DeepSeek-V3最终训练运行所需的GPU小时数，这在2024年12月最初讨论过。

然而，DeepSeek团队从未披露R1的确切GPU小时或训练成本，因此任何成本估计都纯属猜测。

无论如何，最终，DeepSeek-R1是开源推理模型的一个重要里程碑，其推理时的高效性使其成为OpenAI的o1的一个有趣替代品。

在小成本下训练推理模型

训练一个DeepSeek-R1级别的推理模型可能需要数十万到数百万美元，即使是从一个开源基础模型如DeepSeek-V3开始。这对于预算有限的研究人员或工程师来说可能令人沮丧。

好消息：蒸馏可以走很远

模型蒸馏提供了一种更具成本效益的替代方案。DeepSeek团队的R1蒸馏模型展示了这一点，这些模型尽管比DeepSeek-R1小得多，但在推理性能上却很出色。当然这种方法也不是完全便宜的，蒸馏80万个SFT样本，也需要大量的计算资源。

就在DeepSeek-R1发布前几天，我看到了一篇关于Sky-T1的文章，使用仅1.7w SFT样本训练了一个开源32B模型，总成本只有450美元。

这个说明，较小的、有针对性的微调工作仍然可以取得令人印象深刻的结果。

根据他们的基准测试，Sky-T1的表现大致与o1相当。

预算上的纯RL：TinyZero

Sky-T1专注于模型蒸馏，也有在“纯RL”领域的一些工作-TinyZero，一个3B参数模型，复制了DeepSeek-R1-Zero的方法（训练成本不到30美元）。

即使只有3B参数，TinyZero也表现出一些新兴的自我验证能力，这支持了“推理可以通过纯RL在小模型中出现”的观点。

对应Github：https://github.com/Jiayi-Pan/TinyZero

上述两个项目都是在有限的预算下，训练推理模型的工作，一个专注于纯RL（TinyZero），另一个专注于纯SFT（Sky-T1）。

超越传统SFT：旅程学习

去年我看到一个特别有趣的论文《 O1 Replication Journey: A Strategic Progress Report – Part1》。

论文中的关键思想是“旅程学习”作为“捷径学习”的替代方法。

捷径学习指的是传统的指令微调方法，模型只使用正确的解决路径进行训练。
旅程学习则包括错误的解决路径，让模型从错误中学习。

这种方法与TinyZero纯RL训练中观察到的自我验证能力有关，但它专注于通过SFT完全改进模型。通过将模型暴露于错误的推理路径及其修正，旅程学习可能也会强化自我纠正能力，从而使推理模型在这方面更可靠。

这可能是未来工作的一个令人兴奋的方向，特别是对于低预算推理模型训练，RL方法可能在计算上不可行。

写在最后

目前在推理模型前言技术上有很多有趣的工作，相信在接下来的几个月里我们会看到更多令人兴奋的工作！

（文：机器学习算法与自然语言处理）

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