DeepSeek R1 | 比大模型更重要的是聪明模型
Tyler
你好，我是 Tyler。
过去几节课，我们一步步梳理了大语言模型能力提升的脉络，从扩大模型规模、优化训练数据，到精进后训练技巧、探索推理时的动态调整，这些是大语言模型修炼“内功心法”的关键路径。
今天，我们换个角度，从一个具体的“事件”出发，聊聊 DeepSeek-R1 这个模型的开源，以及它为何能在技术圈里激起不小的涟漪。
思考是可以被塑造的
说起来，过去大家聊到大语言模型，特别是在技术层面，目光往往更多地聚焦于那些“硬指标”：模型参数量级、语料规模、上下文窗口长度等等。这些指标固然重要，它们奠定了模型的基础能力和知识边界。
然而，DeepSeek-R1 却并未一味地追求模型体量和知识广度，而是将核心精力投入到如何让模型“会思考”、“想得深”这一关键问题上。
在我看来，DeepSeek-R1 开源的最大价值在于，它非常具体地向我们展示了一个可能性：模型的推理智能并非只能依赖“涌现”而被动等待，而是可以通过系统化的设计、训练和优化过程来主动塑造和提升。
我们知道，Scaling Law 揭示了模型规模和数据量对模型学习复杂统计规律的重要性，这为模型构建了强大的知识“储备”。但仅有储备还不足够，关键在于如何有效地运用这些知识。就像我们人类一样，即便拥有再多知识，如果缺乏思考和调动能力，也难以解决复杂问题。
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1. DeepSeek-R1专注于培养模型的推理智能，而非仅仅追求模型体量和知识广度。 2. 模型的推理能力可以通过系统化的设计、训练和优化过程来主动塑造和提升，而非依赖“涌现”而被动等待。 3. DeepSeek-R1实现了推理过程的“按需思考”，能够根据任务的需求进行动态调整。 4. 开源模型DeepSeek-R1为中小企业、开发者和各行各业提供了构建高质量推理系统的“能力工具箱”。 5. 模型的推理能力被快速集成到各种经典业务场景中，例如搜索服务，成为实现高级RAG模式的高效选择。 6. 利用DeepSeek-R1的通用能力和零样本表现，可以快速原型验证模型在不经过额外训练的情况下解决问题的部分和达到的效果。 7. R1的出现使得高阶推理能力进入了一个技术共享、社区共同构建和完善的新阶段。
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