水下潜探神秘领域
在科技领域，OpenAI抛出的Sora项目曾一度成为众人瞩目的焦点。
如今，风向标再次转向，Open的风正向国内吹拂，而这次的主角正是国产大模型DeepSeek-R1。
由HuggingFace发起的OpenR1项目，从其诞生之初就备受关注。
仅一天时间，便在GitHub上获得了1.9k的标星成绩，显然DeepSeek-R1这次带来的震撼非同小可，其影响还在持续扩大。
那么，为何会出现这样的盛况呢？要解答这个问题，我们首先需要了解DeepSeek-R1以及OpenR1项目的背景和初衷。
DeepSeek-R1作为一款开源的大型预训练模型，其在自然语言处理领域拥有出色的表现。
而HuggingFace作为NLP领域的佼佼者，深知开源的重要性，因此发起了OpenR1项目，旨在推动DeepSeek-R1技术的进一步发展和应用。
联合创始人兼CEO Clem Delangue的振臂一呼，立刻得到了众多开发者和研究者的响应。
官方对于OpenR1项目的解释进一步为我们指明了方向。
项目将以DeepSeek-R1的技术报告为指导，分为三个阶段进行。
第一阶段的目标是通过数据蒸馏技术，利用R1对小模型进行训练，验证DeepSeek-R1的效果。
DeepSeek已经开源了6个用R1蒸馏的小模型，其中的蒸馏版Qwen-1.5甚至能在部分任务上超越GPT-4。
接下来的两个阶段则是按照DeepSeek的设想，不使用SFT（软微调技术），而是通过RL（强化学习）调教出R1-Zero模型，并在此基础上复刻出性能逼近的下一代模型。
这样的设想无疑是充满挑战性的，但也正是这样的挑战，激发了全球科研社区的激情与兴趣。
值得一提的是，DeepSeek-R1的技术报告中详细描述了其训练过程中的多阶段训练流程。
这一流程包括四个主要阶段：首先是使用数千个长思维链（CoT）样本对基础模型进行监督微调（SFT），为模型提供初步的推理能力；接着在第一阶段的基础上，采用与训练R1-Zero相同的大规模强化学习方法进一步提升模型的推理能力；再次使用监督微调来提升模型的非推理能力；最后的强化学习阶段则侧重于让模型行为与人类偏好保持一致，从而提升模型的可用性和安全性。
这样的训练流程确保了DeepSeek-R1不仅在推理能力上表现出色，更在人性化交互方面有了显著的进步。
在OpenR1项目的影响下，全球科技社区反响热烈。
尤其是GitHub仓库中文件的更新和迭代速度令人瞩目。
其中阿尔特曼也不甘示弱，带来了o3-mini的最新剧透。
这样的竞争无疑将进一步推动大模型领域的发展与进步。
𝕏的空气中也似乎充满了因技术进展带来的快乐气息。
这一切的热闹景象都表明，DeepSeek-R1的浪潮正在掀起全球大模型领域的新波澜。
我们期待在这一赛道上见证更多的创新与突破。
本文由微信公众号“量子位”发布，作者鱼羊。
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