人工智能专题:DeepSeek-R1&Kimi 1.5及类强推理模型开发
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2025-03-06 00:00:51
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今天分享的是:人工智能专题:DeepSeek-R1&Kimi 1.5及类强推理模型开发解读报告(2025年)

报告共计:76页

该报告聚焦DeepSeek-R1及相关类强推理模型,深入探讨其技术、应用及未来发展方向。DeepSeek-R1开创了RL加持下的强推理慢思考范式,在数学、代码任务和知识问答等方面表现卓越,其R1-Zero版本不依赖监督微调,通过纯强化学习展现出强大推理与长文本思考能力,随着训练步数增加,模型能自我修复和探索新方法。DeepSeek-R1的技术亮点包括采用GRPO优化强化学习训练,降低计算成本;通过多阶段训练和冷启动,提升模型稳定性和可读性。与Kimi K1.5等模型相比,它们都关注RL方法提升效果,但实现路径不同,Kimi K1.5从上下文RL出发,DS - R1则从纯RL入手。在提升模型强推理能力上,蒸馏和强化学习各有特点,蒸馏能学习数据中的推理范式,但强化学习的泛化性和推理表现上界更高 。此外,报告还讨论了MCTS和PRM在模型训练中的作用及挑战,指出强推理模型存在Overthinking行为,需要优化资源分配。未来,强推理模型将朝着长思维链可解释性、模态扩展与穿透、赋能Agentic发展以及加强监管和安全保证等方向发展,如通过从语言反馈中学习实现多模态对齐,利用形式化验证提升模型可靠性,但也面临模型弹性抗拒对齐、安全规范学习等挑战。

以下为报告节选内容

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