北京大学《DeepSeek-R1\Kimi 1.5及类强推理模型开发解读》pdf免费下载

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今天要给大家推荐北京大学《DeepSeek-R1\Kimi 1.5及类强推理模型开发解读》pdf免费下载，文末会附上下载链接，还会提供北京大学前3期的pdf资源。

文档核心内容

这份文档的作者是来自北京大学2022级“通班”的陈博远，主要研究方向为大语言模型对齐与可扩展监督，其所在的北大对齐小组在相关领域有着深入的研究和丰富的成果。文档围绕DeepSeek-R1及类强推理模型展开，全面且深入地介绍了这些模型的开发技术、应用效果以及未来发展方向，是一份不可多得的技术资料。

DeepSeek-R1开创了RL加持下强推理慢思考范式的新边界，在多个领域展现出卓越的性能。在数学代码任务上，它的表现堪称惊艳。在AIME2024竞赛中，DeepSeek-R1取得了79.8%的成绩，超越了OpenAI-o1-1217；在MATH-500测试中，更是以97.3%的高分与OpenAI-o1-1217不相上下。在编码任务里，它在Codeforces平台获得2029 Elo评级，力压96.3%的人类参与者，展现出专家级的编码能力。不仅如此，在知识类问答、长文本依赖任务和事实性推断任务等方面，DeepSeek-R1也有着出色的表现，推动了科学探索的边界，充分展现了强推理模型在AI驱动研究中的巨大潜力。

为了实现如此强大的性能，DeepSeek-R1采用了一系列创新技术。其中，DeepSeek-R1 Zero是无需监督微调（SFT）、纯强化学习驱动的强推理模型。它通过基于规则的奖励机制，即准确率奖励和格式奖励，有效避免了奖励攻陷问题。同时，采用组相对策略优化（GRPO）算法，大大降低了RL训练的计算成本，使得模型能够在大规模强化学习中高效地学习策略。在训练过程中，随着训练步数的增加，模型的思维链长度自然增长，涌现出长文本推理和长链推理能力，还能自我修复和进行启发式搜索，就像一个不断自我提升的智能解题高手。

而DeepSeek-R1的技术Pipeline则更为精妙，它包含冷启动、推理为中心的RL、拒绝采样和全领域SFT以及全领域RL等多个阶段。冷启动阶段利用详细带反思和验证的数据集，为模型提供了人类先验知识，提升了语言的连贯性和可读性；推理为中心的RL阶段进一步强化了模型的推理能力；拒绝采样和全领域SFT阶段让模型在保持推理能力的同时，语言表现更加自然，适应性更广；最后的全领域RL阶段则全面提升了模型的帮助性和安全性。通过这一系列精心设计的阶段，DeepSeek-R1逐渐成长为一个强大且全面的模型。

文档中还对相关技术进行了广泛而深入的对比讨论。在与Kimi 1.5的对比中，分析了两者在RL方法应用上的差异，以及不同训练策略对模型性能的影响。同时，对纯RL和基于STaR的强推理路径进行了对比，探讨了蒸馏和强化学习在提升模型强推理能力方面的优劣。此外，还深入研究了MCTS和PRM在模型训练中的作用，以及模型存在的Overthinking行为等问题。这些对比和分析，为读者提供了更广阔的技术视野，有助于大家深入理解不同技术的特点和适用场景。

从文本模态到多模态的拓展是当前AI领域的热门研究方向，文档在这方面也进行了前瞻性的探讨。DeepSeek R1在纯文本模态上已经取得了优异的成绩，而多模态场景加持下的深度推理模型更是充满想象空间。文档分析了多模态扩展面临的挑战，如传统奖励机制难以捕捉人类多元偏好、模态交互复杂等问题，并提出了基于多模态模型扩展和利用LLaVA思路进行模块扩展等可能的解决路径。

在未来技术方向展望部分，文档更是高瞻远瞩。从长思维链可解释性、模态扩展与穿透、强推理赋能Agentic发展，到强推理模型的监管和安全保证，包括形式化验证、审计对齐等方面，都进行了深入的思考和探讨。这些内容为AI从业者和研究者指明了未来的研究方向，极具启发性。

这份《DeepSeek-R1及类强推理模型开发解读》PDF文档内容丰富、技术前沿，具有极高的阅读价值，赶紧下载这份文档吧！