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大规模强化学习技术原理
与大模型技术发展研判
刘知远
CCF·2025
DeepSeek-R1训练流程
DeepSeek-V3规则驱动的准确率奖励DeepSeek-R1-Zero
基座模型大规模强化学习格式奖励强推理模型强化
阶段一：增强推理过程可读性
DeepSeek-V3冷启动SFTR1-Zero生成面向推理的准确率奖励
基座模型自动/人工改写强化学习可读性奖励
泛化
阶段二：增强面向通用指令的推理能力
阶段一模型生
全场景CoT成推理SFT数据全场景规则驱动的奖励DeepSeek-R1
增强SFT通用SFT数据强化学习奖励模型驱动的奖励强推理模型
DeepSeek-R1重要意义
首次
ChatGPTo1/o3
提出
强推理模型让大模型领域
再次迎来“ChatGPT时刻”开源
LlamaDeepSeek-R1复现
“有限算力+算法创新”发展模式是突破算力卡脖子限制的关键
•未来应聚焦“高效”围绕高效模型架构、高效强化学习、高效算力利用开展研究
高效模型架构高效强化学习高效算力利用
•稀疏模型架构•高效训练–提升数据利用效率•低位宽高效并行框架
•长序列理解与生成•高效思考–提升思考信息密度•训推一体的强化学习框架
启示：芯片行业的摩尔定律
半导体行业在摩尔定律指引下，持续改进制造工艺，提升芯片制程，核心是提升芯片
电路密度而非芯片尺寸，实现计算设备小型化普惠化
t首台通用电子计算IBM650
7机ENIAC
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tPDP-1
8
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k个人台式机
0APPLEIIIBMPC轻薄笔记本电脑
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