DeepSeek-R1的使用及图解

1 本地部署 DeepSeek

本地部署 DeepSeek 的优势

DeepSeek 本地部署的三大步骤

2 大语言模型基础

LLM 基础概念解析

大模型与特定数据集模型的区别

扩展规律（Scaling Laws）

Transformer 架构概述

LLM 训练的核心方法

预训练阶段（Pretraining）

监督微调（Supervised Fine-Tuning, SFT）

强化学习优化（Reinforcement Learning, RL）

3 DeepSeek-R1 训练流程精要

DeepSeek-R1 训练流程概述

核心创新 1：R1-Zero 中间推理模型

核心创新 2：通用强化学习训练框架

DeepSeek-R1 总结

1 本地部署 DeepSeek

本地部署 DeepSeek 的优势

在本地部署大规模模型（例如 DeepSeek）带来了多方面的显著好处：

数据隐私与安全保障
本地运行模型能够确保数据完全不被上传到云端，避免了将敏感信息暴露给外部的风险。通过这种方式，敏感数据始终保持在内部控制之下，有效保护数据隐私，防止第三方泄露。
高度定制与个性化优化
本地部署支持对模型进行微调（Fine-tuning），可以根据具体的业务需求进行深度定制。这种定制化不仅能够更好地适应行业特定术语和企业专有知识，还能优化模型的精度和性能，提升实际应用效果。
离线运行与环境独立性
本地部署可以在无网络或网络受限的环境中稳定运行，非常适合那些需要在离线状态下操作的场景。此外，避免依赖云端服务使得系统能够在云服务宕机时仍然保持高稳定性，不受外部网络状况的影响。

DeepSeek 本地部署的三大步骤

要在本地成功部署并运行 DeepSeek，只需简单的三步操作：

安装 Ollama 管理工具
首先，使用 Ollama 来管理不同的大模型。Ollama 安装过程非常简便，下载后只需一键点击安装，基本上按照默认设置即可完成。安装完成后，打开命令窗口，输入 ollama，即可看到相关的指令和操作选项，一共有约 10 个常用命令，可以帮助我们轻松管理各类大模型。
下载 DeepSeek 大模型
第二步，在命令窗口中输入：ollama pull deepseek-r1:1.5b，即可将 DeepSeek 模型（版本 1.5b）下载到本地电脑。这一步骤会将模型文件传输到您的设备，为后续的使用做好准备。
运行 DeepSeek 并开始对话
最后一步，直接在 Windows 电脑的 cmd 或 macOS 的 terminal 中执行命令：ollama run deepseek-r1:1.5b，几秒钟内即可启动模型并进入对话界面。此时，您可以与 DeepSeek 开始交互，体验本地部署的强大功能。

2 大语言模型基础

LLM 基础概念解析

在理解大规模语言模型（LLM）时，模型的参数是一个关键概念。以 DeepSeek-r1:1.5b、Qwen:7b 和 Llama:8b 为例，这些数字中的 “1.5b”、 “7b” 和 “8b” 分别代表模型的参数量，其中的 “b” 是 “billion”（十亿）的缩写，1.5b 意味着 15 亿个参数，7b 表示 70 亿，8b 表示 80 亿。这些参数包括模型的神经元权重和偏置（weight + bias），它们构成了模型的基础。当前的大模型大多基于 Transformer 架构，并且通常包含多个层次结构，最后还会有全连接层等。随着参数量的增加，模型的能力也得到了显著提升，部分模型的参数量已经突破了千亿级别。

大模型与特定数据集模型的区别

大模型和针对特定数据集（例如 ImageNet 或 20NewsGroup）训练的模型有着本质的不同。主要的区别之一是，大模型更加通用。这是因为大模型通常基于海量且多样化的数据集进行训练，涵盖了来自不同领域和任务的数据。这样的多样化训练使得大模型具备了卓越的知识迁移能力和多任务处理能力，能够处理各种未知任务，展现出“无所不知”的特性。

相比之下，基于单一数据集训练的模型通常具有较强的任务针对性，但它们的应用范围受到限制。这些模型通常只能解决特定领域或特定任务的问题，缺乏广泛的适应性和跨领域的能力。

扩展规律（Scaling Laws）

“扩展规律”是大模型取得优异表现的关键之一。简单来说，扩展规律表明，模型的参数越多，学习能力越强。同时，训练数据的规模和多样性越大，模型的泛化能力和通用性也越强。即使训练数据中包含噪声，模型仍然能够通过扩展规律从中提取出有价值的、通用的知识。这一规律的核心是，更多的参数和更多元化的数据能够帮助模型更好地学习和理解世界。

Transformer 架构正是实现扩展规律的理想结构，尤其在自然语言处理领域，Transformer 已成为最能体现扩展规律的网络架构。它通过其高效的计算方式和自注意力机制，使得大模型能够在海量数据上进行训练，从而取得更好的学习效果和更强的推理能力。

Transformer 架构概述

大型语言模型（LLM）在架构上依赖于 2017 年 Google 提出的 Transformer 模型。与传统的递归神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）相比，Transformer 提供了更高的训练效率和更强的长距离依赖建模能力。Transformer 的核心组件包括：

自注意力机制（Self-Attention）
自注意力机制允许模型在处理文本时自动关注句子中的重要单词，并且能够理解不同词语之间的相互联系。通过这种机制，模型能够根据上下文动态地调整对各个词语的关注程度。
多头注意力（Multi-Head Attention）
多头注意力通过多个注意力头同时分析不同的语义信息，从而提升了模型的理解能力。这使得 Transformer 能够从多个角度获取文本中的关键信息。
前馈神经网络（Feed-Forward Network，FFN）
该模块通过非线性变换增强了模型的表达能力，帮助模型更好地理解复杂的模式和特征。
位置编码（Positional Encoding）
由于 Transformer 不采用循环结构，位置编码被引入来帮助模型理解单词之间的顺序关系。它通过在输入中加入位置信息，使得模型能够处理顺序信息。

Transformer 的主要优势

高效的并行计算
Transformer 摒弃了传统的循环结构，极大提升了计算速度，使得训练过程更加高效。并行化的计算方式加速了模型的训练和推理过程。
更强的上下文理解能力
通过自注意力机制，Transformer 能够在处理长文本时捕捉到远程的依赖关系，从而提升了对上下文的理解能力。
良好的可扩展性
Transformer 架构适用于大规模模型的训练，使得在处理更大规模数据时，AI 模型能够具备更强的泛化能力，适应更复杂的任务。

LLM 训练的核心方法

训练大规模语言模型（LLM）通常分为多个阶段，每个阶段都有不同的训练目标和优化策略。以下是 LLM 基本训练方法的三个主要步骤：

预训练阶段（Pretraining）

预训练是 LLM 训练过程中的第一步，通常采用大规模无监督学习。该阶段的关键步骤包括：

数据收集
从网络上收集海量的文本数据，涵盖各种来源，如书籍、新闻、社交媒体等。
学习语言特征
模型通过分析文本数据，学习词汇之间的概率分布以及句子结构。它需要理解不同词语之间的关联和上下文语境。
最小化预测误差
在训练过程中，模型的目标是最小化预测误差，使得其能够在各种语言任务中表现出更高的准确性和效率。

监督微调（Supervised Fine-Tuning, SFT）

在完成预训练后，通常需要对模型进行监督微调（SFT），以提高模型在特定任务上的表现。该阶段的关键步骤包括：

人工标注数据
使用人工标注的任务数据集来进行微调。标注数据为模型提供了明确的目标，以便其可以在特定应用中优化效果，如问答系统、对话生成等任务。
调整模型参数
通过对模型的进一步训练，调整其参数，使其能够更好地符合实际应用需求，从而提升在特定任务上的表现。

强化学习优化（Reinforcement Learning, RL）

强化学习（RL）主要通过反馈机制对模型进行进一步优化，其中 人类反馈强化学习（RLHF, Reinforcement Learning from Human Feedback） 是最常用的方法。这个过程包括以下几个步骤：

收集人类反馈
在模型生成的输出与人类反馈之间进行对比，评估模型的表现，并给予正向或负向的奖励信号。
优化模型行为
模型根据人类反馈进行调整，逐步提升其在复杂任务中的决策能力和生成质量。

3 DeepSeek-R1 训练流程精要

DeepSeek-R1 以其卓越的数学和逻辑推理能力在众多 AI 模型中脱颖而出，区别于一般的通用 AI 模型。其训练方法融合了强化学习（RL）和监督微调（SFT），为高效训练与强推理能力的 AI 模型提供了创新的解决方案。DeepSeek-R1 的训练过程分为两个主要阶段，基于 DeepSeek-V3 基础模型的训练起点，通过强化学习与微调相结合的方式进行优化。

DeepSeek-R1 训练流程概述

DeepSeek-R1 的训练包含两个核心阶段，初期基于 DeepSeek-V3 模型进行预训练，接着通过强化学习和监督微调的结合进一步优化模型性能。整个训练过程包括了两项重要创新：R1-Zero 中间推理模型 和 通用强化学习训练框架。初期训练基于 DeepSeek-v3-Base 进行，为后续的推理优化和模型性能提升奠定了基础。

核心创新 1：R1-Zero 中间推理模型

通过推理导向的强化学习（Reasoning-Oriented RL），DeepSeek-R1 引入了 R1-Zero 模型，这一创新模型直接通过强化学习进行训练，跳过了传统的监督微调阶段。以下是该创新过程的详细描述：

推理导向强化学习：
采用推理导向的强化学习，DeepSeek-R1 成功生成了一个中间推理模型，能够有效提高模型的推理能力，并为后续的 SFT 阶段提供高质量的推理数据（如长链式思维示例，CoT）。这一阶段的创新首次证明了通过强化学习可以显著提升大模型的推理能力。
R1-Zero 模型：
R1-Zero 模型完全跳过了 SFT 阶段，直接使用强化学习进行训练，并生成大量高质量的推理数据。这一创新使得模型的推理性能大幅超越了 OpenAI O1，特别是在一致性推理方面表现突出。

核心创新 2：通用强化学习训练框架

尽管 R1-Zero 在推理能力上取得了显著进展，但仍面临多任务处理能力不足和非推理任务的表现问题。为解决这些问题，DeepSeek 提出了 通用强化学习训练框架，进一步优化模型在多任务中的表现：

通用强化学习训练：
在 R1-Zero 基础上，模型通过通用强化学习进一步优化，提升了其在推理任务和其他通用任务中的表现。这一阶段的训练框架依赖于 SFT 的checkpoint，并通过强化学习对模型进行全方位的优化。
帮助性与安全性奖励：
为了确保模型在非推理任务中的安全性与效能，DeepSeek 引入了帮助性和安全性奖励机制，类似于 Llama 模型中的奖励机制，以优化模型在实际应用中的表现。

DeepSeek-R1 总结

通过结合 R1-Zero 的推理能力 和 通用强化学习的适应能力，DeepSeek-R1 成为了一个在推理和多任务适应性方面都表现优异的高效 AI 模型。

中间推理模型生成：
DeepSeek-R1 通过推理导向的强化学习直接生成了大量高质量的推理数据，减少了对人工标注的依赖，为大规模推理任务提供了强有力的数据支持。
通用强化学习优化：
基于帮助性和安全性奖励模型，DeepSeek-R1 成功优化了推理任务和非推理任务的表现，展现出良好的通用性和任务适应能力。

最终，DeepSeek-R1 融合了 R1-Zero 的推理能力和通用强化学习的多任务适应能力，成为一个高效且全面的 AI 模型。