面壁智能联创谈 OpenAI 与 o1 时刻 出圈 R1 ChatGPT DeepSeek 模型创造了新的 不开源有关
近日，面壁智能联合创始人兼首席科学家刘知远在谈及DeepSeek近期引发的热潮时指出，DeepSeek所发布的R1模型在科技界引起了广泛关注。
该模型不仅完美复现了OpenAI o1的深度推理能力，而且通过开源的方式分享了相关细节，为行业作出了重要贡献。
刘知远强调，OpenAI o1的深度推理能力无疑引发了全球范围内的热潮，但OpenAI并未公开其实现的具体技术细节。
这相当于引爆了一个原子弹，却没有告诉大家秘方。
而DeepSeek可能是全球首个能通过纯粹的强化学习技术复现OpenAI o1能力的团队，并且把这种能力以开源的方式分享给了全世界。
那么，DeepSeek R1模型究竟有何独特之处，能够在全球范围内引发如此大的关注呢？
一、大规模强化学习与DeepSeek R1
刘知远指出，DeepSeekR1的整个训练流程有两个非常重要的亮点或价值。
DeepSeek R1通过规则驱动的方法实现了大规模强化学习。
在历史上，很少有团队能够成功地将强化学习技术应用于大规模模型上，并实现大规模训练。
而DeepSeek R1则基于其独特的规则驱动方法，确保了强化学习的规模化，并实现了面向强化学习的扩展。
这是DeepSeek R1的重要贡献之一。
二、推理能力的跨任务泛化
DeepSeek R1的第二个亮点是通过深度推理SFT数据与通用SFT数据的混合微调，实现了推理能力的跨任务泛化。
这意味着DeepSeek R1不仅能够处理特定领域的任务，还能够将其强大的推理能力泛化到其他领域。
这是用户在实际使用DeepSeek R1进行写作等任务时，能够感受到其强大的深度思考能力的根本原因。
三、DeepSeek R1的成功之路
那么，为何DeepSeek R1能够取得如此全球性的成功呢？刘知远认为，这与OpenAI在发布o1之后的策略有关。
OpenAI选择不开源，将o1深度思考的过程隐藏起来，同时采用高收费方式，使得o1无法在全球范围内让尽可能多的人普惠地感受到深度思考所带来的震撼。
而DeepSeek R1则像2023年初的chatgpt一样，真正让所有人感受到了这种震撼。
DeepSeek R1的成功还得益于其强大的技术实力。
基于DeepSeek V3基座模型，通过增强推理过程的可读性，生成了带有深度推理能力的SFT数据。
这种数据的生成结合深度推理能力和传统通用SFT数据，用于微调大模型。
随后，通过强化学习训练，得到了具有强大泛化能力的强推理模型，即DeepSeek R1。
四、总结
DeepSeek R1模型的成功在于其独特的训练方式、强大的技术实力以及开放的策略。
它通过完美复现OpenAI o1的深度推理能力，并以此为契机，将强化学习技术应用于大规模模型上，实现了推理能力的跨任务泛化。
同时，通过开源的方式分享技术细节，使得更多人能够受益于深度推理技术。
正如刘知远所言，DeepSeek R1的成功出圈与OpenAI的策略形成了鲜明对比，让更多人真正感受到了深度思考所带来的震撼。
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