DeepSeek R1 模型的優(yōu)勢
最近都說 DeepSeek R1 模型很牛，到底牛在哪里？
卓越的推理能力
數(shù)學(xué)推理：在 AIME 2024 數(shù)學(xué)競賽中，DeepSeek R1 取得了 79.8% 的 pass@1 得分，略微超過 OpenAI-o1-1217。在 MATH-500 基準(zhǔn)測試上，它獲得了 97.3% 的高分，與 OpenAI-o1-1217 的性能相當(dāng)，并且顯著優(yōu)于其他模型。
代碼推理：在代碼競賽任務(wù)中，DeepSeek R1 展示了專家級水平，例如在 Codeforces 上獲得了 2,029 Elo 評級，超過了該競賽中 96.3% 的人類參與者。
復(fù)雜推理任務(wù)：在需要復(fù)雜推理的任務(wù)（如 FRAMES）上展現(xiàn)出強(qiáng)大的能力，凸顯了推理模型在 AI 驅(qū)動的搜索和數(shù)據(jù)分析任務(wù)中的潛力。
高性價比
訓(xùn)練成本低：DeepSeek R1 的訓(xùn)練成本顯著低于 OpenAI 的模型。數(shù)據(jù)顯示，每 100 萬 tokens 的輸入，R1 比 OpenAI 的 o1 模型便宜 90%，輸出價格更是降低了 27 倍左右。
硬件要求低：與傳統(tǒng)模型相比，R1 可以在較低性能的機(jī)器上進(jìn)行運算，這對于小型企業(yè)尤其重要。
開源與靈活性
開源特性：DeepSeek R1 采用 MIT License 開源，允許用戶自由使用、修改、分發(fā)和商業(yè)化該模型，包括模型權(quán)重和輸出。
模型蒸餾：支持模型蒸餾，開發(fā)者可以將 DeepSeek R1 的推理能力遷移到更小型的模型中，滿足特定場景需求。
模型蒸餾是什么？
DeepSeek-R1的模型蒸餾其實就是把一個大而強(qiáng)的模型（我們叫它“老師”）的知識，傳給一個小而輕的模型（我們叫它“學(xué)生”）。
這樣小模型雖然體積小、運算速度快，但它的表現(xiàn)卻能接近那個大模型。
具體過程是這樣的：
老師和學(xué)生模型：DeepSeek-R1本身是一個很強(qiáng)的模型，經(jīng)過大規(guī)模的訓(xùn)練，它學(xué)會了很多推理和判斷的能力。然后我們挑選一個小一點的學(xué)生模型，讓它來學(xué)習(xí)老師的這些能力。
生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)：老師模型會自己先做一遍題，輸出答案，并且記錄下它是怎么推理出來的。然后，老師把這些做過的題和推理過程當(dāng)成“教材”，交給學(xué)生模型。
學(xué)生模型學(xué)習(xí)：學(xué)生模型通過反復(fù)“讀”這些教材，去模仿老師的思路。就像是學(xué)生在做作業(yè)時，參考老師給的解題步驟，慢慢學(xué)會怎么做。經(jīng)過這些訓(xùn)練，學(xué)生模型的能力會越來越強(qiáng)，甚至可以接近老師的水平。
效果：經(jīng)過蒸餾之后，學(xué)生模型雖然體積小，運行速度也快，但它的表現(xiàn)卻能達(dá)到跟大模型差不多的效果，特別是在一些數(shù)學(xué)題的測試上，學(xué)生模型甚至超越了一些頂級的其他模型。
簡單來說，模型蒸餾就是讓一個大模型“教”一個小模型，讓它在計算上更高效，但表現(xiàn)卻幾乎一樣好。
為什么 deepseek R1 的訓(xùn)練成本更低？
DeepSeek R1的訓(xùn)練成本低，主要是因為它采用了一些聰明的技術(shù)和策略，讓模型既高效又省錢。我們可以從以下幾個方面來理解：
1. 模型結(jié)構(gòu)更聰明
稀疏計算設(shè)計：DeepSeek-R1像是“挑選”計算工作，只使用部分計算資源。就像有個團(tuán)隊，但不是每個任務(wù)都需要全員出動，每次只派出最合適的成員，這樣就大大減少了計算量。
改進(jìn)的注意力機(jī)制：它優(yōu)化了傳統(tǒng)的計算方式，讓每次計算不再那么復(fù)雜、費時。通過減少計算量，能更快完成任務(wù)。
高效分配資源：根據(jù)任務(wù)的不同，DeepSeek-R1只分配必要的計算資源，避免做無用功。
2. 訓(xùn)練方法很有技巧
課程學(xué)習(xí)：就像上學(xué)一樣，先學(xué)簡單的，漸漸過渡到難的。這樣模型更容易學(xué)會東西，訓(xùn)練速度更快，步驟更少。
動態(tài)批處理：訓(xùn)練時根據(jù)數(shù)據(jù)長度調(diào)整“批次”，最大化利用GPU內(nèi)存，避免浪費。
更高效的優(yōu)化器：DeepSeek-R1使用更節(jié)省內(nèi)存的優(yōu)化器，既能加速訓(xùn)練，又不占用太多顯存。
3. 數(shù)據(jù)處理更聰明
數(shù)據(jù)蒸餾：通過篩選或合成數(shù)據(jù)，減少需要處理的原始數(shù)據(jù)量，但依然保持高效的訓(xùn)練效果。
清理重復(fù)數(shù)據(jù)：去除那些無用的重復(fù)或噪音數(shù)據(jù)，讓模型學(xué)得更快。
數(shù)據(jù)復(fù)用：有些數(shù)據(jù)會被反復(fù)用來訓(xùn)練，避免重新訓(xùn)練浪費時間。
4. 硬件和技術(shù)優(yōu)化
混合并行：結(jié)合幾種不同的并行計算方式，讓大規(guī)模模型訓(xùn)練變得更快。
顯存壓縮：通過一些技術(shù)壓縮顯存使用，讓模型訓(xùn)練占用的內(nèi)存減少一半以上。
低精度訓(xùn)練：使用低精度計算來減少計算和存儲的需求，但不會影響模型的效果。
5. 遷移學(xué)習(xí)和復(fù)用
增量訓(xùn)練：不需要從零開始訓(xùn)練，DeepSeek-R1可以基于已有的預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行微調(diào)，節(jié)省了大部分成本。
凍結(jié)部分參數(shù)：它會把一些通用層“凍結(jié)”，只訓(xùn)練與任務(wù)相關(guān)的部分，進(jìn)一步降低開銷。
6. 算法創(chuàng)新
自監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練任務(wù)優(yōu)化：通過設(shè)計更高效的預(yù)訓(xùn)練任務(wù)，提升了訓(xùn)練數(shù)據(jù)的利用率。
早期退出：對于簡單樣本，模型可以提前結(jié)束計算，減少計算量，從而降低訓(xùn)練的復(fù)雜性。
舉個例子
如果傳統(tǒng)的模型訓(xùn)練需要1000個GPU天，DeepSeek-R1的優(yōu)化技術(shù)可以讓訓(xùn)練成本降低：
MoE結(jié)構(gòu)減少40%計算量 → 600 GPU天
動態(tài)批處理提升20%效率 → 480 GPU天
數(shù)據(jù)蒸餾減少30%訓(xùn)練步數(shù) → 最終需要336 GPU天（成本降低了66%）
小結(jié)
deepseek 作為國產(chǎn) AI 之光，意義是非凡的。
最主要的是開源，價格足夠低，這樣其擁有更加強(qiáng)大的應(yīng)用場景。
