DeepSeek R1 模型的优势

最近都说 DeepSeek R1 模型很牛，到底牛在哪里？

卓越的推理能力

数学推理：在 AIME 2024 数学竞赛中，DeepSeek R1 取得了 79.8% 的 pass@1 得分，略微超过 OpenAI-o1-1217。在 MATH-500 基准测试上，它获得了 97.3% 的高分，与 OpenAI-o1-1217 的性能相当，并且显著优于其他模型。

代码推理：在代码竞赛任务中，DeepSeek R1 展示了专家级水平，例如在 Codeforces 上获得了 2,029 Elo 评级，超过了该竞赛中 96.3% 的人类参与者。

复杂推理任务：在需要复杂推理的任务（如 FRAMES）上展现出强大的能力，凸显了推理模型在 AI 驱动的搜索和数据分析任务中的潜力。

高性价比

训练成本低：DeepSeek R1 的训练成本显著低于 OpenAI 的模型。数据显示，每 100 万 tokens 的输入，R1 比 OpenAI 的 o1 模型便宜 90%，输出价格更是降低了 27 倍左右。

硬件要求低：与传统模型相比，R1 可以在较低性能的机器上进行运算，这对于小型企业尤其重要。

开源与灵活性

开源特性：DeepSeek R1 采用 MIT License 开源，允许用户自由使用、修改、分发和商业化该模型，包括模型权重和输出。

模型蒸馏：支持模型蒸馏，开发者可以将 DeepSeek R1 的推理能力迁移到更小型的模型中，满足特定场景需求。

模型蒸馏是什么？

DeepSeek-R1的模型蒸馏其实就是把一个大而强的模型（我们叫它“老师”）的知识，传给一个小而轻的模型（我们叫它“学生”）。

这样小模型虽然体积小、运算速度快，但它的表现却能接近那个大模型。

具体过程是这样的：

1) 老师和学生模型：DeepSeek-R1本身是一个很强的模型，经过大规模的训练，它学会了很多推理和判断的能力。然后我们挑选一个小一点的学生模型，让它来学习老师的这些能力。

2) 生成训练数据：老师模型会自己先做一遍题，输出答案，并且记录下它是怎么推理出来的。然后，老师把这些做过的题和推理过程当成“教材”，交给学生模型。

3) 学生模型学习：学生模型通过反复“读”这些教材，去模仿老师的思路。就像是学生在做作业时，参考老师给的解题步骤，慢慢学会怎么做。经过这些训练，学生模型的能力会越来越强，甚至可以接近老师的水平。

4) 效果：经过蒸馏之后，学生模型虽然体积小，运行速度也快，但它的表现却能达到跟大模型差不多的效果，特别是在一些数学题的测试上，学生模型甚至超越了一些顶级的其他模型。

简单来说，模型蒸馏就是让一个大模型“教”一个小模型，让它在计算上更高效，但表现却几乎一样好。

为什么 deepseek R1 的训练成本更低？

DeepSeek R1的训练成本低，主要是因为它采用了一些聪明的技术和策略，让模型既高效又省钱。我们可以从以下几个方面来理解：

1. 模型结构更聪明

稀疏计算设计：DeepSeek-R1像是“挑选”计算工作，只使用部分计算资源。就像有个团队，但不是每个任务都需要全员出动，每次只派出最合适的成员，这样就大大减少了计算量。

改进的注意力机制：它优化了传统的计算方式，让每次计算不再那么复杂、费时。通过减少计算量，能更快完成任务。

高效分配资源：根据任务的不同，DeepSeek-R1只分配必要的计算资源，避免做无用功。

2. 训练方法很有技巧

课程学习：就像上学一样，先学简单的，渐渐过渡到难的。这样模型更容易学会东西，训练速度更快，步骤更少。

动态批处理：训练时根据数据长度调整“批次”，最大化利用GPU内存，避免浪费。

更高效的优化器：DeepSeek-R1使用更节省内存的优化器，既能加速训练，又不占用太多显存。

3. 数据处理更聪明

数据蒸馏：通过筛选或合成数据，减少需要处理的原始数据量，但依然保持高效的训练效果。

清理重复数据：去除那些无用的重复或噪音数据，让模型学得更快。

数据复用：有些数据会被反复用来训练，避免重新训练浪费时间。

4. 硬件和技术优化

混合并行：结合几种不同的并行计算方式，让大规模模型训练变得更快。

显存压缩：通过一些技术压缩显存使用，让模型训练占用的内存减少一半以上。

低精度训练：使用低精度计算来减少计算和存储的需求，但不会影响模型的效果。

5. 迁移学习和复用

增量训练：不需要从零开始训练，DeepSeek-R1可以基于已有的预训练模型进行微调，节省了大部分成本。

冻结部分参数：它会把一些通用层“冻结”，只训练与任务相关的部分，进一步降低开销。

6. 算法创新

自监督预训练任务优化：通过设计更高效的预训练任务，提升了训练数据的利用率。

早期退出：对于简单样本，模型可以提前结束计算，减少计算量，从而降低训练的复杂性。

举个例子

如果传统的模型训练需要1000个GPU天，DeepSeek-R1的优化技术可以让训练成本降低：

MoE结构减少40%计算量 → 600 GPU天

动态批处理提升20%效率 → 480 GPU天

数据蒸馏减少30%训练步数 → 最终需要336 GPU天（成本降低了66%）

小结

deepseek 作为国产 AI 之光，意义是非凡的。

最主要的是开源，价格足够低，这样其拥有更加强大的应用场景。

你认为 AI 模型中的涌现（emergence）和灵光一现(aha moment)原因是什么？

AI模型中的“涌现”（emergence）和“灵光一现”（aha moment）通常是指模型在训练过程中，出现了一些意料之外的、复杂的行为或发现，似乎是模型突然理解了某些问题的核心，或者能够解决之前无法解决的难题。

它们的原因其实挺有趣的，可以从以下几个角度来看：

1. 模型复杂性与非线性

AI模型，尤其是像深度学习这样的复杂网络，包含了大量的参数和层次结构。在训练的过程中，网络的不同部分会通过无数的权重调整，逐渐学习到更高阶的特征。这些复杂的结构能够让模型“看到”数据中的潜在规律，甚至是我们人类都未必能马上发现的。这种涌现行为是因为模型的非线性特性，它通过不断调整参数，创造出新的、未曾预见的能力。

2. 梯度下降与局部最优的突破

在训练过程中，AI模型通过梯度下降等优化算法不断调整自己的参数，以寻找最小化误差的路径。有时候，模型可能会在某个阶段卡在一个局部最优解上，无法继续进步。然而，随着更多的训练和更多的数据输入，模型有时会突破这个局限，找到一个全新的、更好的解决方案，这就像是“灵光一现”一样。这个突破可能是因为优化过程中的微小调整，或者是数据中隐藏的某些关联在某一时刻得到了充分的展示。

3. 数据的多样性与复杂性

AI模型的能力往往和它所接触的数据类型和质量紧密相关。当模型看到大量、丰富、多样化的数据时，它能够学会更多的特征和关联。在这种情况下，涌现的现象就更容易发生，因为数据中的复杂性和多样性能够激发模型发现一些新的模式，产生“aha moment”。

4. 任务复杂性与模型泛化能力

随着模型对不同任务的训练，它能够越来越好地“泛化”到未见过的情况。有时候，模型在面对特定问题时会突然展现出超乎预期的理解力，解决方案的产生往往是一个逐步积累的过程，但结果是突然的，给人一种“突然明白”的感觉。这种泛化能力就是涌现和灵光一现的背后驱动力。

5. 信息交互与层次性学习

在深度神经网络中，各个层次的神经元会进行信息交互，低层次的特征逐渐汇聚成更高层次的理解。当低层次的特征组合成更高阶的理解时，就会产生一些新的能力。这种层次性学习过程是模型能力突然发生变化或涌现新特征的原因。

总结来说，AI模型中的涌现和灵光一现的背后，往往是由于复杂的非线性结构、大量的训练数据、突破局部最优解、以及模型逐渐学到的更高层次的特征和关联。这些因素共同作用，推动模型在特定时刻表现出令人惊讶的能力。

AI 模型对比

国际主流模型

模型系列 性能表现 应用场景 优势 局限
OpenAI 的 GPT 系列 GPT-3 拥有 1750 亿参数，能够处理多种自然语言处理任务，如文本生成、机器翻译、问答系统等。其在语言理解深度和泛化能力方面表现出色 广泛应用于智能客服、内容创作、语言翻译等领域 强大的语言生成能力和对语言的深度理解，能够生成高质量、连贯的文本 计算资源消耗大、训练成本高、模型部署复杂，对硬件要求较高
Anthropic 的 Claude 系列 Claude 3 是 Anthropic 推出的快速、能干且真正会话的助手，覆盖自然语言处理、机器翻译等领域。在处理复杂文本和语境时表现出色 适用于需要处理复杂文本和语境的场景，如法律文件翻译、学术论文撰写等 对复杂文本和语境的理解能力，能够生成高质量的翻译和文本 在某些特定领域的表现可能不如专门针对该领域的模型
Google 的 Gemini 系列 Gemini 1.5 Flash 在多模态支持、长上下文处理、语言理解和生成等方面表现出色 适用于需要多模态交互和长上下文处理的场景，如智能教育、虚拟助手等 多模态支持和长上下文处理能力，能够更好地理解和生成与图像、视频等多模态信息相关的文本 在某些特定领域的表现可能不如专门针对该领域的模型
Microsoft 的 Turing 系列 Turing 系列模型在语言理解和生成方面表现出色，能够处理多种自然语言处理任务 广泛应用于智能办公、智能客服等领域 与 Microsoft 产品的深度集成，能够为用户提供更加便捷的智能体验 在某些特定领域的表现可能不如专门针对该领域的模型

国内开源模型

模型系列 性能表现 应用场景 优势 局限
阿里巴巴的通义千问系列 在语言理解和生成方面表现出色，能够处理多种自然语言处理任务 广泛应用于智能客服、内容推荐、自然语言处理等领域 强大的语言生成能力和对语言的深度理解，能够生成高质量、连贯的文本 计算资源消耗大、训练成本高、模型部署复杂，对硬件要求较高
百度的文心系列 在语言理解和生成方面表现出色，能够处理多种自然语言处理任务 广泛应用于智能客服、内容创作、语言翻译等领域 强大的语言生成能力和对语言的深度理解，能够生成高质量、连贯的文本 计算资源消耗大、训练成本高、模型部署复杂，对硬件要求较高
智谱 AI 的 ChatGLM 系列 在语言理解和生成方面表现出色，能够处理多种自然语言处理任务 广泛应用于智能客服、内容推荐、自然语言处理等领域 强大的语言生成能力和对语言的深度理解，能够生成高质量、连贯的文本 计算资源消耗大、训练成本高、模型部署复杂，对硬件要求较高
腾讯的混元系列 在语言理解和生成方面表现出色，能够处理多种自然语言处理任务 广泛应用于智能客服、内容创作、语言翻译等领域 强大的语言生成能力和对语言的深度理解，能够生成高质量、连贯的文本 计算资源消耗大、训练成本高、模型部署复杂，对硬件要求较高
字节跳动的豆包系列 在语言理解和生成方面表现出色，能够处理多种自然语言处理任务 广泛应用于智能客服、内容创作、语言翻译等领域 强大的语言生成能力和对语言的深度理解，能够生成高质量、连贯的文本 计算资源消耗大、训练成本高、模型部署复杂，对硬件要求较高
科大讯飞的讯飞星火系列 在语言理解和生成方面表现出色，能够处理多种自然语言处理任务 广泛应用于智能客服、内容创作、语言翻译等领域 强大的语言生成能力和对语言的深度理解，能够生成高质量、连贯的文本 计算资源消耗大、训练成本高、模型部署复杂，对硬件要求较高
月之暗面科技的 Kimi 系列 在语言理解和生成方面表现出色，能够处理多种自然语言处理任务 广泛应用于智能客服、内容创作、语言翻译等领域 强大的语言生成能力和对语言的深度理解，能够生成高质量、连贯的文本 计算资源消耗大、训练成本高、模型部署复杂，对硬件要求较高

评估基准下的模型表现

GSM8K 数学推理能力评测基准

模型 准确率 表现
DeepSeek v3 85.00% 在数学推理能力方面表现突出，尤其是在代数和几何领域的准确率较高
Qwen2.5-32B-Instruct 82.00% 在代数和几何领域表现优异
GLM-4-Plus 78.00% 在概率和统计领域表现较好

AGI Eval 基础能力评测基准

模型 准确率 表现
DeepSeek v3 80.00% 在基础能力方面表现突出，尤其是在数学和物理领域的准确率较高
Qwen2.5-32B-Instruct 78.00% 在数学和物理领域表现优异
GLM-4-Plus 75.00% 在语言理解和逻辑推理方面表现较好

C-Eval 中文基础模型评估套件

模型 准确率 表现
DeepSeek v3 85.00% 在中文语言理解能力方面表现突出，尤其是在高级和专家级难度的题目中，其准确率显著高于其他模型
Qwen2.5-32B-Instruct 82.00% 在多个学科领域表现优异
GLM-4-Plus 78.00% 在基础和中级难度级别表现较好

参考资料