两万字长文深度解密DeepSeek-R1、Kimi 1.5,强推理模型凭什么火出圈?

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两万字长文深度解密DeepSeek-R1、Kimi 1.5,强推理模型凭什么火出圈?

阎荟 2025-02-21 00:00:00 263
这篇内容深入探讨了DeepSeek-R1和Kimi 1.5两款领先的推理模型,它们在各行各业中备受关注。特别强调了DeepSeek-R1 Zero在数学和编码任务中的增强推理能力,以及DeepSeek-R1在基于知识的问题回答方面的表现。模型利用基于规则的奖励和强化学习,包括GRPO算法,来完善推理技能的做法是一个重要亮点。此外,文章还探讨了这些模型在AI2Science和API应用中的潜在应用,以及它们自我反思和自我修正的能力。
这篇内容深入探讨了DeepSeek-R1和Kimi 1.5两款领先的推理模型,它们在各行各业中备受关注。特别强调了DeepSeek-R1 Zero在数学和编码任务中的增强推理能力,以及DeepSeek-R1在基于知识的问题回答方面的表现。模型利用基于规则的奖励和强化学习,包括GRPO算法,来完善推理技能的做法是一个重要亮点。此外,文章还探讨了这些模型在AI2Science和API应用中的潜在应用,以及它们自我反思和自我修正的能力。尽管DeepSeek-R1和Kimi 1.5在技术方法上有所不同,但它们共同致力于利用长文本思维解决问题的目标的比较尤为引人注目。内容还讨论了AI强推理在AI领域的更广泛影响,包括过度思考行为的挑战、审计和监管的需求,以及人类抽象推理的整合。对于那些对AI推理模型及其应用前景感兴趣的人来说,这篇内容深入探讨了最新进展及其对该领域的潜在影响。- DeepSeek-R1和Kimi 1.5是强推理模型,引起了广泛关注。 - DeepSeek-R1 Zero是完全依赖强化学习的模型,通过大规模强化学习提升推理能力和长文本思考能力。 - DeepSeek-R1采用了冷启动和强化学习的训练过程,提升了模型的推理链可读性和稳定性。 - GRPO是基于群组的相对策略优化,能够提升模型的优势值和推理能力。 - DeepSeek-R1带来了社会和经济效益,能够整合到各个领域的应用中。 - Kimi K1.5是一个强推理模型,通过长文本能力的拓展和长思维链模型指导短文本模型的训练来提高性能。 - K1.5的训练过程分为预训练、监督微调、长思维链监督微调和强化学习。 - 在RL问题的准备中,需要涵盖足够多的范围,平衡不同难度,并且能够被准确评价。 - K1.5采用了一些优化策略,如课程学习和优先采样,以及长度惩罚机制来提高效率。 - K1.5还引入了视觉数据构建、文本渲染数据和长到短的蒸馏等方法来提升模型性能。 - DS-R1和K1.5都关注了强化学习的方法,但没有明确使用MCTS和过程奖励模型。 - 蒸馏和强化学习都有其优势和限制,需要根据具体情况选择合适的方法。 - 模型的过度思考行为可能会带来更好的表现,但也会增加训练和推理的计算损耗。 - 未来的研究方向包括长推理模型的可解释性、模态扩展、强推理模型的监管和安全保证。 - 长思维链的推理可以提高模型的可解释性,但仍存在欺骗性推理的问题。 - 模态扩展和模态穿透可以拓展强推理的边界。 - 通过从语言反馈中学习,可以提升任意模态的生成和理解任务的对齐表现。 - 强推理能力可以赋能智能体和具身智能的发展。 - 强推理模型下的监管和保证是重要的,需要关注模型的安全性能。 - 形式化验证可以提高模型的可靠性和处理复杂推理问题的能力。 - DeepSeek-v3是基于61层MoE的架构,采用了多种优化机制来提高模型的效率和捕捉能力。 - 人类的系统一和系统二之间的对比可以帮助语言模型进行复杂推理。 - 语言模型的推理能力可以通过结合系统一和系统二来进一步提升。

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