DeepSeek-R1论文阅读及本地调用

前言

DeepSeek已经火了一段时间了，对于这项“国运级”的技术成果，即便研究的不是这个方向，也不免好奇前来看看。本文将先解析一下DeepSeek-R1这篇论文，再对DeepSeek的本地部署使用进行研究配置。

论文标题：DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning
论文地址：https://arxiv.org/abs/2501.12948
开源地址：https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1

1. 简介

DeepSeek出了很多模型，首先有必要对模型的命名做一个辨析，以便在后续阅读过程中混淆。本文涉及的核心模型主要有以下几个：

1. DeepSeek-R1-Zero
   这个是DeepSeek-R1的前身，并未在正式服务中对外暴露，主要目的还是为DeepSeek-R1及后续蒸馏的小模型生成推理数据。
2. DeepSeek-R1
   DeepSeek最先进的推理模型结果，在Deepseek官网使用时，选择深度思考即调用此模型，可以生成推理过程及最终回答。
3. DeepSeek-V3
   DeepSeek最先进的非推理模型。在本文中相当于提供一个基座，R1-Zero与R1均在此基座上进行调试实现，并在后续蒸馏小模型中，生成非推理数据。
4. 蒸馏小模型
   蒸馏小模型主体是其它开源模型，包含Qwen和Llama，本文共包含6个蒸馏小模型，参数量从1.5B到70B，从小到大依次为：
   DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B
   DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
   DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B
   DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B
   DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B
   DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B

2. 主要贡献

这篇文章的主要贡献有以下两点：

1. 后训练：在基础模型上进行大规模强化学习
   本文探索了一种直接将强化学习应用基础模型中的方式，无需通过监督微调(SFT)。这种方式能够激励模型自己构建解决问题的思维链，即推理能力。

2. 模型蒸馏：让小模型也可以变得更强大
   本文借助大模型，对小模型进行蒸馏，使其性能能够取得明显提升。

3. 动机

以前的工作严重依赖大量的监督数据来提高模型性能。

在这项研究中，其证明，即使不使用监督微调 （SFT） 作为冷启动，也可以通过大规模强化学习 （RL） 显着提高推理能力。此外，通过包含少量冷启动数据，可以进一步提高性能。

4. DeepSeek-R1-Zero

DeepSeek-R1-Zero是以DeepSeek-V3作为基础模型，直接应用强化学习去生成思维链，不借助任何SFT数据。

4.1 强化学习算法

具体使用的强化学习算法是GRPO，是24年提出的一种算法。相关公式如下，具体不细究，看上去是和PPO类似的策略学习算法。

4.2 奖励设置

强化学习是需要通过奖励进行驱动，正奖励能够鼓励模型继续当前行为，负奖励则是对模型当前行为进行惩罚。

在R1-Zero中，设置了两种奖励：

• 精度奖励：准确性奖励模型评估响应是否正确。例如，标准的数学答案或者leetcode节点成功结果。
• 格式奖励：格式奖励强制该模型在“ ”和“ ”标签之间放置其思维过程。

4.3 训练模板

训练模板的作用是引入预先交代的提示词，将用户的prompt嵌入到模板以内，以确保模型会根据预先的指令正常输出思考过程。

模板这里要求，让模型将思考内容输出到<think></think>标签之中，这能解释为什么调用 DeepSeek-R1进行输出时，会输出<think>这种符号。

4.4 性能

这里文章拿DeepSeek-R1-Zero和OpenAI的O1模型在五个数据集上进行对比，结果如下：

正好我不了解这几个数据集，拿DeepSeek解释一下这几个数据集是什么，它的回答如下：

• AIME 2024：这是一个数学竞赛数据集，通常用于评估模型在解决复杂数学问题上的能力。对比这个数据集可以展示模型在数学推理和问题解决方面的表现。
• MATH-500：这也是一个数学相关的数据集，可能包含500个数学问题，用于测试模型在广泛数学领域的理解和解题能力。
• GPQA Diamond：这个数据集可能与一般问题回答或知识问答相关，用于评估模型在广泛知识领域的表现。
• LiveCode Bench：这个数据集可能与编程或代码生成相关，用于评估模型在编写和调试代码方面的能力。
• CodeForces：这是一个编程竞赛平台，数据集可能包含编程挑战，用于评估模型在解决算法和编程问题上的能力。

这里的评价指标有三个：

• pass@1：表示模型在第一次尝试中正确解决问题的概率。
• cons@64：表示模型在多次尝试（如64次）中一致解决问题的概率。
• rating：在该平台上的评分或排名，用于衡量模型在编程竞赛中的表现。

从指标结果来看，DeepSeek-R1-Zero和OpenAI-O1性能不相上下。

文章进一步展示了DeepSeek-R1-Zero的自我进化过程，下面这张图表示随着强化学习的时间步(Steps)推移，模型的回答内容越来越长，这说明模型越来越学会更深度的长思考。

文章中还提到一个“啊哈时刻”(aha moment），如下图所示，在某次回答中，模型出现了如下图中的标红的回答，这表明模型在输出的过程中，能够对前面的回答也能做到反思和更新，有点像真正的“类人思考”过程。

5. DeepSeek-R1

尽管DeepSeek-R1-Zero已经取得了不错的效果，但仍存在一定问题，比如回答容易出现语言混合，导致可读性差。

DeepSeek-R1为了解决该问题，使用了如下步骤进行重新训练。

5.1 冷启动

冷启动的标签数据由 DeepSeek-V3进行生成，数据规模在千级（文中未详细披露)。
冷启动数据采用如下规则模板，即在每个推理过程之后，跟上一段摘要(summary)用来总结推理过程。
|special_token|<reasoning_process>|special_token|<summary>

5.2 语言一致性奖励

语言一致性奖励，其计算方式是目标语言单词在 CoT 中的比例。尽管消融实验表明，这种对齐会导致模型的性能略有下降，但这种奖励与人类的偏好一致，使其更具可读性。最后，将推理任务的准确性和语言一致性的奖励结合起来，直接相加形成最终的奖励。

5.3 拒绝采样与监督数据微调

文章说，对已经做完前两步的模型进行拒绝采样，收集约60万条推理数据，并通过DeepSeek-V3生成约20万条非推理数据。推理数据指代模型的推理过程，思维链数据；非推理数据指代一些基本的事实问答等无需推理的数据。

这里引入一个“拒绝采样”的新术语，看到参考资料[1]的解释，应该是指代模型在推理的过程中生成多条思维链答案，最后只保留一条最合适的，“拒绝”其它较差的答案。

此步骤相当于借助R1的中间模型(半成品)，与新的监督数据一起合成新的数据集，用于后续训练微调。

5.4 全场景强化学习

这一节就具体解释如何利用第三步生成的80万数据进行进一步微调。对于推理数据，使用和DeepSeek-R1-Zero 中一样的方法；对于一般数据，采用奖励模型来捕捉复杂和细微场景中的人类偏好。额外的奖励模型会考虑一些安全性因素，比如对一些有害性回答进行限制。

参考资料[1]中，绘制了一张图用来描述DeepSeek-R1完整训练流程，看上去比较清晰，附在此处。

DeepSeek-R1与其它主流LLM的性能对比如下表所示：

从表中可以看出，在英文、编码、数学等方面R1和其它主流模型性能差距不大，但在中文表现方面是显著有优势的。

6. 模型蒸馏

这篇文章最后研究，通过模型蒸馏，可以提升多少模型的性能。

值得注意的是，这里的模型蒸馏和传统的蒸馏方式有所区别。传统的蒸馏方式往往是通过大模型和小模型共同进行训练，构建一个师生网络，在训练过程中，通过大模型(老师)的结果指导小模型(学生)来进行学习，从而实现把大模型潜在的知识“蒸馏”到小模型中。

DeepSeek采用的蒸馏方式更简单，是直接将DeepSeek-R1二阶段训练产生的80w条数据，直接为微调目前开源的小模型。

具体蒸馏的模型为阿里的Qwen和Meta的Llama，性能表现如下表所示：

从表中数据可以看出，蒸馏之后的模型性能提升非常明细，对比Qwen-32B蒸馏前后的效果，在AIME之类的主流数据集上性能提升有10个点以上， 但CodeForces排名实际有所下降。从这个角度看，其实蒸馏数据对原有性能还是会产生一定影响，可能会让模型原本的编码能力下降。

7. 讨论

7.1 强化学习和模型蒸馏哪个更强？

值得注意的是，在上一节的模型蒸馏，所采用的是纯监督数据微调，并没有加入强化学习过程。这样自然会产生一个问题：如果小模型不进行蒸馏，直接进行强化学习，是否会取得比蒸馏更好的效果。

本文又对Qwen-32B进行实验，结果如下：

表中数值表明，对小模型来说，直接应用R1-Zero的那套强化学习模式，基本没什么效果，但通过蒸馏之后，效果提升很明显。

7.2 失败的尝试

文章最后披露了两种失败的强化学习方法：流程奖励模型(Process Reward Model, PRM)、蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo Tree Search, MCTS)，前者容易被黑客攻击、计算开销大；后者因复杂度过高导致强化学习陷入局部最优。

8. 总结

1. 文章虽是论文，但写作风格偏技术报告，没有过多的学术包装，结构很清晰，读起来很畅快。论文作者多达100多位，是一篇群策群力的成果。一般高校实验条件及人员限制，很难做出类似工作。

2. 文章中提到一个“aha moment”让人印象深刻，文章认为DeepSeek-R1产生了真正的推理能力，我对此仍持保留态度。

3. 文章验证了通过大模型的“合成数据”，可以对小模型的性能有显著提升，这一点可能会对很多工作有启发作用。

9. 本地部署尝试

在DeepSeek爆火前，我一直在用它优化我的工作流。然而，这几天随着用户的爆炸式增长，官网的访问变得很不稳定，往往回答完一条，就遇到回答失败的报错。

于是考虑从两个角度解决该问题，一方面，它有很多蒸馏小模型，可以在本地部署小模型；另一方面，由于它是开源模型，其它厂商也有跟进，可以利用其它厂商搭建的API资源。

9.1 官网源码部署

DeepSeek-R1是基于DeepSeek-V3进行训练和构建的，其完整代码在DeepSeek-V3仓库中。
https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3

配完环境，发现跑不动，/inference/configs/配置文件，发现其只提供了16B、236B和671B三个大小的模型型号，一般电脑带不动。蒸馏模型的配置文件未在仓库中披露。

9.2 本地小模型部署

不少资料都推荐了ollama+UI工具的本地部署方法，这里来尝试一下。

1. 下载ollama
   首先下载ollama，在官方下载即可。
   ollama官网：https://ollama.com/
   下载好之后，打开该服务运行到托盘。
   打开控制台，输入ollama run deepseek-r1:1.5b即可自动下载运行1.5b版本的蒸馏模型。

下载完成之后，就可以直接和它简单对话。

此外，除了最小的1.5b模型之外，还有其它大小的模型，以及满血版671b大小的deepseek-r1模型。

2. UI界面安装
   直接在命令行对话不利于日常使用，因此需要安装一套支持ollma的UI框架。目前看到的主流工具主要有chatbox、page assist、open-webui和Cherry Studio。
   这里使用Cherry Studio，下载链接：https://cherry-ai.com/download

打开之后，在设置->ollama菜单中，添加模型，模型名称命名为 deepseek-r1:1.5b。

后台运行ollma的情况下，可以直接进行流畅对话。

9.3 本地API部署

由于本地硬件条件限制，无法直接在本地部署满血版的Deepseek，因此可以用其它厂商提供的api服务。目前看到的主流厂商主要有硅基智能和腾讯云。目前，腾讯云的API限时免费(截至2025年2月26日)，白嫖很香。

API的使用方式文档写得很详细，主要获取自己的api_key即可。
API文档：https://cloud.tencent.com/document/product/1772/115969

获取到api_key之后，在Cherry Studio里面需要点击添加。

输入自己的API密钥，API地址输入https://api.lkeap.cloud.tencent.com/v1，点击下面的添加模型，模型名称可以选择deepseek-r1和deepseek-v3，添加完成之后，可以点击右上角，检查按钮。

配置完成后，点击上方切换模型，即可流畅进行对话。

参考资料

[1] DeepSeek R1论文阅读后产生的有趣想法、实验和吐槽 https://www.bilibili.com/opus/1031986525612539910