作者：Elie Bakouch、Leandro von Werra、Lewis Tunstall
原文链接：https://huggingface.co/blog/open-r1
什么是 DeepSeek-R1？
如果你曾经被数学难题困住，你一定知道 “多思考一会儿” 有多么重要。事实证明，大语言模型（LLM）在推理时如果使用更多计算资源，也能在完成数学、编程和逻辑等任务上表现得更好。
OpenAI 的 o1 模型展示了这一点：通过在推理过程中使用更多计算，它在推理任务上的表现显著提升。然而，OpenAI 的推理模型训练方法一直是个商业机密，直到上周，DeepSeek 发布了 DeepSeek-R1，并迅速在科技界引发轰动（甚至影响了股市）。
除了性能媲美甚至优于 o1 之外，DeepSeek-R1 的发布还附带了一份详细的技术报告，列出了其训练方法的关键步骤。其中最引人注目的创新之一是完全基于强化学习（RL），使基础语言模型能够自主学习推理能力，而无需任何人工监督。
然而，DeepSeek-R1 的发布仍然留下了几个悬而未决的问题：
- 数据收集： 如何筛选出专门用于推理的高质量数据集？
- 模型训练： DeepSeek 没有公开训练代码，因此最佳的超参数设置仍然未知，不同规模的模型是否有不同的训练方法？
- 扩展规律： 在训练推理模型时，计算成本和数据量之间的权衡是什么？
这些问题促使我们启动 Open-R1 项目，旨在系统性地重建 DeepSeek-R1 的数据和训练流程，验证其研究成果，并推动开源推理模型的发展。
他们是如何做到的？
DeepSeek-R1 是基于 DeepSeek-V3 训练的推理模型。一个优秀的推理模型需要一个强大的基础模型，而 DeepSeek-V3 正是如此。
这个拥有 6710 亿参数的专家混合（MoE）模型，其性能可与 Claude Sonnet 3.5 和 GPT-4o 媲美，且得益于架构优化（如 多 token 预测（MTP） 和 多头潜在注意力（MLA）），训练成本仅为 550 万美元，极具成本效益。
DeepSeek-R1-Zero：完全基于强化学习的推理模型
DeepSeek-R1-Zero 没有使用任何人工标注数据，而是完全依赖强化学习（RL）训练。
- 训练方法： 使用群体相对策略优化（GRPO）提高强化学习效率。
- 训练目标： 通过简单的奖励机制让模型学会分步解题和自我验证答案。
问题： 虽然 R1-Zero 具备强大的推理能力，但其答案往往缺乏清晰度，不够易读。
DeepSeek-R1：强化学习 + 监督微调
为了解决这个问题，DeepSeek-R1 采用了"冷启动"（Cold Start）策略，先用高质量的人工标注数据进行微调，提升答案的可读性和一致性。
Open-R1：填补缺失的部分
DeepSeek-R1 的发布极大地推动了推理模型的发展，但它并没有完全开源，虽然模型权重是公开的，但训练数据和代码并未开放。
我们的计划如下：
- 复现 R1-Distill 模型：从 DeepSeek-R1 提取高质量推理数据集。
- 复现 R1-Zero 的强化学习训练流程：构建全新的大规模数学、推理和编程数据集。
- 从基础模型 → 监督微调（SFT）→ 强化学习（RL），完成整个多阶段训练过程。
如何参与 Open-R1 项目？
这个项目不仅仅是对 DeepSeek-R1 的复现，更是一个开放的研究探索。
我们希望通过记录哪些方法有效，哪些无效，以及为什么，帮助大家避免不必要的计算浪费，提高研究效率。
想要参与？你可以：
- 贡献代码
- 在 Hugging Face 参与讨论
- 提供计算资源
- 帮助整理数据集
- 无论你的专业背景如何，我们都欢迎你的加入！让我们一起构建一个完全开源的推理模型
