🧐 DeepSeek-R1原理解析及项目实践（含小白向概念解读）

作者：京东零售 王加伟

一、概念解读（小白向）

我们打开deepseek官网，会发现对话框之下：有两个按钮，那他们的含义如何理解🤔？最近爆火的deepseek究竟指的是哪个模型？深度思考R1与联网搜索的作用？



接下来对常用概念做一些入门性质的介绍：

1、联网搜索：

比较好理解，我们知道LLM（大语言模型）的知识是有时效性的，因为大模型知识来源于海量的离线数据训练，而一般来说，其训练数据大约滞后于其发布时间半年到一年以上。比如在 OpenAI 的模型介绍网页上，可以看到 o1 模型的训练数据截止时间为2023年十月份，而deepseek（此处指V3基座），参考其回复发现时间大约也是2023年10月。【所以对于时效性问题，LLM回答不出来实属正常。】而联网搜索，解决的就是时效性问题，当你勾选联网搜索时，你可以把其视为一个能理解你的任意自然语言问题（传统搜索引擎仅仅为关键词搜索）的AI搜索引擎。





2、深度思考（R1）

在介绍深度思考之前，我们先来了解如下常见名词的含义：

deepseek：泛指性的概念，指任意deepseek系列模型。

deepseek V3：对话模型，最新版deepseek基座模型（无深度思考能力），其指令版本具备对话能力，与gpt-4o，qwen2.5系列等模型属于同阶段模型。参数量671B，当前最强开源基座模型，但参数量巨大，完整部署大约需1300G+显存。

deepseek R1：推理模型，【也就是最近爆火的模型，由于其在相对低资源的条件下，SFT+多阶段强化学习训练出能力超强推理能力而闻名】。擅长复杂问题的推理，准确率相较于deepseek V3更高，但思考过程过长。

deepseek R1-zero：推理模型，可以理解deepseek R1的先验版本，R1-zero的训练是一个探索性的过程，它验证了RL本身对于激励base模型产生推理的能力。在这个探索结论上，才开始正式进入R1的训练。【此模型为实验性质，其能力低于deepseek R1，因而也未面向C端用户上线】

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-xxxB：知识蒸馏版的推理模型，使用deepseek R1中间阶段的80w条训练数据，对Qwen2.5系列进行SFT指令微调的模型。（无强化学习过程，可以理解为COT思维链数据的SFT）大家平时听到的残血版，蒸馏版，大多指此版本。



二、训练原理解析

1、训练流程

Deepseek R1的训练过程可分为两阶段迭代优化，核心是通过高质量推理数据生成和RL策略提升逻辑推理能力，具体流程如下：

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阶段一（Phase 1）：COT数据质量提升

1.基座模型

◦使用Deepseek V3 Base（预训练模型）作为初始基座。

2.训练步骤

◦SFT训练：用初始逻辑推理数据（如COT轨迹）进行监督微调。

◦RL强化训练：进一步优化得到Model RL-1，提升推理轨迹的生成质量。

3.核心目的

◦利用Model RL-1生成更高质量的新COT数据，随后弃用Model RL-1，仅保留新数据。

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阶段二（Phase 2）：干净基座再训练

1.基座模型回退

◦关键策略：重新使用原始Deepseek V3 Base（非Phase 1的Model RL-1，是为了避免使用低质量数据污染的基座）。

2.数据混合

◦新COT数据：Phase 1生成的高质量逻辑推理数据使用拒绝采样的方式来筛选轨迹数据。

◦Post-training数据：加入deepseekV3非逻辑推理类数据（如通用任务），防止模型遗忘其他能力。

3.训练流程

◦再次回到base模型上，首先用这80w的新数据对它做2个epoch的sft。

◦接着执行2个阶段的RL：

▪第1阶段RL：旨在增强模型推理方面的能力。采取类似r1 zero的RL方法，使用基于规则的RM，对模型进行RL训练，以提升模型在数学、代码和逻辑方面的推理能力。（这里用的数据集应该不是那80w，是类似于zero直接构建prompt）

▪第2阶段RL：旨在针对模型的helpfulness和 harmlessness，类似于dpsk v3的训练pipeline

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核心训练技巧

1.迭代数据增强

◦通过前阶段模型生成更优质数据，用于后阶段训练（类似微软rStar-Math的MSCT方法）。

2.基座模型重置

◦每轮迭代均从原始干净基座出发，避免误差累积，最大化高质量数据效用。

3.防遗忘机制

◦混合逻辑与非逻辑数据，保持模型多任务平衡性。

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参考图片来源：复刻OpenAI O3之路:Deepseek R1、Kimi K1.5及MCTS技术路线探析-知乎



2、DeepSeek R1 的技术价值思考：

1、r1 zero证明了无需sft，直接用base model做单纯的RL，已经可以取得强大的reasoning能力。这里单纯的RL是指：没有显式提供一些真正的long cot数据让模型去背去学，我只是在sys\_msg里告诉模型先思考，再回答。接着通过RL一轮又一轮的训练，模型产出的responses越来越长，且在某个时刻出现了自我评估和反思的行为。

2、随着训练steps的增加，r1 zero倾向于产出更长的response（long cot），并且还出现了反思行为。这些都是在没有外部干预的情况下，r1 zero模型在训练中自我进化的结果。

3、对于小模型，不需要依然RL，只用蒸馏就可以使得其推理能力得到显著提升（对于大模型会是怎么样的，技术报告中没有提）



三、deepseek复现-实践项目

1、高考数学测试

测试数据：《2024年高考新课标一卷数学真题》，一共19道题，满分150分。

测试方式如下

1.Claude sonnet 3.5 (直接把题目输入给模型)

2.Claude sonnet 3.5 + COT

3.Claude sonnet 3.5 + MCTS+ COT（Agent模式）

4.O1-preview (直接把题目输入给模型)

5.Qwen2.5-Math-72B (直接把题目输入给模型)

6.Deepseek-R1 (直接把题目输入给模型)

7.Deepseek-R1-Distill-Qwen-32B (直接把题目输入给模型)



详见：

https://mp.weixin.qq.com/s/jUIHibLdO59fWTAKFMX79A



2、deepscaler

UC伯克利的研究团队基于Deepseek-R1-Distilled-Qwen-1.5B，通过简单的强化学习（RL）微调，得到了全新的DeepScaleR-1.5B-Preview。在AIME2024基准中，模型的Pass\@1准确率达高达43.1% ——不仅比基础模型提高了14.3%，而且在只有1.5B参数的情况下超越了OpenAI o1-preview！





Deepseek-R1发现，直接在小型模型上用强化学习，效果不如知识蒸馏。在Qwen-32B模型上做对比实验，强化学习只能让AIME测试的准确率达到47％，但只用知识蒸馏就能达到72.6％。不过，要是从更大的模型中，通过蒸馏得到高质量的SFT数据，再用强化学习，小模型的推理能力也能大幅提升。研究证明了这一点：通过强化学习，小型模型在AIME测试中的准确率从28.9％提高到了43.1％。

https://github.com/agentica-project/deepscaler

3、Logic-RL

中科大某大四科研小组复现，在Logic Puzzle Dataset数据集下。

证明了：原始基座模型在测试集上只会基础的step by step逻辑。 但在无 Long CoT冷启动蒸馏，三阶段Rule Based RL后，模型学会了：

• 迟疑 (标记当前不确定的step等后续验证)，
• 多路径探索 (Les't test both possibilities),
• 回溯之前的分析 (Analyze .. statement again)，
• 阶段性总结 （Let's summarize, Now we have determined），
• Answer前习惯于最后一次验证答案(Let's verify all statements)

https://github.com/Unakar/Logic-RL

4、Open R1

国外huggingface团队复现，旨在做到完全开放复现 DeepSeek-R1，补齐 DeepSeek 所有未公开的技术细节。

https://github.com/huggingface/open-r1



四、本地实践

1、本地化部署与产品使用

我们在RAG知识增强的问答助手5starAI项目上实践。使用VLLM部署了DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-4bit版本，显存占用如下。速度实测约50Tokens/S。



RAG场景，在Llamaindex框架下集成，部分代码如下：



以下是应用效果截图，含思考过程：（ps欢迎大家来尝试使用或者合作，京Me搜索机器人5starAI）



2、强化学习训练实践

由于本地有text2SQL前置实践经验【http://xingyun.jd.com/shendeng/article/detail/31804?forumId=3...的项目经验，进行RL训练。目前正在尝试复现该项目效果中，后续将更新。