使用DeepSeek R1蒸馏模型的AI推理的抹布系统

> DeepSeek R1：革命性的开源语言模型> 中国人工智能初创公司DeepSeek于2025年1月推出了DeepSeek R1，这是一种开创性的开源语言模型，挑战了Openai的O1等领先模型。 它独特的混合体（MOE）体系结构，强化学习和强调推理的混合物将其与众不同。 拥有6710亿个参数，每个请求仅巧妙地激活370亿个参数，以优化计算效率。 DeepSeek R1的高级推理被蒸馏成较小，可访问的开源模型，例如Llama和Qwen，使用主要DeepSeek R1模型生成的数据进行了微调。

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该教程详细信息使用DeepSeek-R1-Distill-Lalama-8B型号构建检索增强生成（RAG）系统 - Llama 3.1 8B模型，并用DeepSeek R1生成的数据进行了微调。

密钥学习目标：

掌握DeepSeek R1的架构，创新和强化学习技术。

了解小组相对策略优化（GRPO）在增强推理中的作用。
• > 与竞争对手相比
>使用DeepSeek R1的蒸馏骆驼和QWEN型号实现抹布系统。
• （本文是数据科学博客马拉松的一部分。） 目录的
• 表：

介绍DeepSeek R1

> DeepSeek R1的区分功能

DeepSeek R1中的增强学习 DeepSeek r1

grpo
• > DeepSeek R1的基准性能
• > DeepSeek R1蒸馏型
• >使用DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5b构建抹布系统
• 结论
• 常见问题
• >介绍DeepSeek R1：
DeepSeek R1及其前身DeepSeek R1-Zero是开创性的推理模型。 DeepSeek R1-Zero仅通过大规模增强学习（RL）而没有监督微调（SFT）进行了培训，展示了令人印象深刻的推理能力。 但是，它遭受了可读性和语言混合问题的困扰。 DeepSeek R1通过在RL之前纳入“冷启动”数据来解决这些限制，为推理和非争议任务提供了强大的基础。
• >
• > DeepSeek R1的区别特征：
>

> DeepSeek R1的高级体系结构和效率重新定义了AI性能。

关键创新包括：

• MOE体系结构：与标准变压器模型不同，DeepSeek R1的Moe体系结构仅激活其6710亿参数的370亿个参数，提高效率和降低成本。
• 增强型学习： rl增强了推理能力，消除了对单独的价值函数模型的需求，简化了微调。 成本效益：
使用较少的资源（2,000 nvidia gpus，〜560万美元）培训，它提供的API成本明显较低。
• > 卓越的基准性能：
• 可伸缩性：“蒸馏”版本（1.5b至70b参数）确保跨各种硬件的可访问性。
• 长上下文处理：支持128K令牌，有效地管理复杂的，上下文丰富的任务。
• DeepSeek R1中的> 增强学习 DeepSeek R1对RL的创新使用代表了与传统方法的范式转变。 它利用：

纯rl：主要依赖于RL，绕过通常的监督微调。

自我进化：

通过迭代试验和错误来完善性能。
• 准确性和格式奖励：
奖励准确的预测和结构良好的响应。
• > of-thought（cot）推理：逐步阐明其推理过程。
• 效率：优先级数据质量而不是纯粹的数量。
• 组合的RL和SFT：将高质量的“冷启动”数据与RL和SFT结合在一起。 DeepSeek r1中的
• grpo：> > GRPO（小组相对策略优化）增强了LLM推理。 它通过消除了对价值函数模型的需求而改善PPO。
• > GRPO的步骤包括：采样输出，奖励评分，优势计算（相对于集体平均值）和策略优化。

> DeepSeek R1的基准性能：> > DeepSeek R1的令人印象深刻的基准结果包括：

Math-500：

97.3％（超过Openai的O1-1217）。

SWE板台面验证：49.2％。

> aime 2024：

>与Openai的OpenAi-O1-1217。

• > DeepSeek R1蒸馏模型：
> 使用800,000个DeepSeek R1生成的示例的数据集将DeepSeek R1的知识蒸馏成较小的型号。 这允许将推理能力有效地传输到诸如骆驼和Qwen之类的模型中。
• >

  >用DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5b构建抹布系统

  (This section would contain detailed code examples for setting up the RAG system using the specified model and libraries. Due to the length constraints, this part is omitted but would include steps for installing libraries, loading the PDF, creating embeddings, defining the retriever, loading the model, creating the RAG pipeline, and querying the model with example questions and outputs.)
  结论：

  DeepSeek R1表示语言模型推理的重大进步，利用纯RL和创新技术来提高性能和效率。 它的蒸馏型使得可用于更广泛的应用程序的高级推理。 >常见问题：

  （本节将包含有关DeepSeek R1的常见问题的答案，类似于原始文本。） （注意：图像URL保持不变。）

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以上是使用DeepSeek R1蒸馏模型的AI推理的抹布系统的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！