DeepSeek R1 模型的优势
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最近都说 DeepSeek R1 模型很牛，到底牛在哪里？
卓越的推理能力
数学推理：在 AIME 2024 数学竞赛中，DeepSeek R1 取得了 79.8% 的 pass@1 得分，略微超过 OpenAI-o1-1217。在 MATH-500 基准测试上，它获得了 97.3% 的高分，与 OpenAI-o1-1217 的性能相当，并且显著优于其他模型。
代码推理：在代码竞赛任务中，DeepSeek R1 展示了专家级水平，例如在 Codeforces 上获得了 2,029 Elo 评级，超过了该竞赛中 96.3% 的人类参与者。
复杂推理任务：在需要复杂推理的任务（如 FRAMES）上展现出强大的能力，凸显了推理模型在 AI 驱动的搜索和数据分析任务中的潜力。
高性价比
训练成本低：DeepSeek R1 的训练成本显著低于 OpenAI 的模型。数据显示，每 100 万 tokens 的输入，R1 比 OpenAI 的 o1 模型便宜 90%，输出价格更是降低了 27 倍左右。
硬件要求低：与传统模型相比，R1 可以在较低性能的机器上进行运算，这对于小型企业尤其重要。
开源与灵活性
开源特性：DeepSeek R1 采用 MIT License 开源，允许用户自由使用、修改、分发和商业化该模型，包括模型权重和输出。
模型蒸馏：支持模型蒸馏，开发者可以将 DeepSeek R1 的推理能力迁移到更小型的模型中，满足特定场景需求。
模型蒸馏是什么？
DeepSeek-R1的模型蒸馏其实就是把一个大而强的模型（我们叫它“老师”）的知识，传给一个小而轻的模型（我们叫它“学生”）。
这样小模型虽然体积小、运算速度快，但它的表现却能接近那个大模型。
具体过程是这样的：
老师和学生模型：DeepSeek-R1本身是一个很强的模型，经过大规模的训练，它学会了很多推理和判断的能力。然后我们挑选一个小一点的学生模型，让它来学习老师的这些能力。
生成训练数据：老师模型会自己先做一遍题，输出答案，并且记录下它是怎么推理出来的。然后，老师把这些做过的题和推理过程当成“教材”，交给学生模型。
学生模型学习：学生模型通过反复“读”这些教材，去模仿老师的思路。就像是学生在做作业时，参考老师给的解题步骤，慢慢学会怎么做。经过这些训练，学生模型的能力会越来越强，甚至可以接近老师的水平。
效果：经过蒸馏之后，学生模型虽然体积小，运行速度也快，但它的表现却能达到跟大模型差不多的效果，特别是在一些数学题的测试上，学生模型甚至超越了一些顶级的其他模型。
简单来说，模型蒸馏就是让一个大模型“教”一个小模型，让它在计算上更高效，但表现却几乎一样好。
为什么 deepseek R1 的训练成本更低？
DeepSeek R1的训练成本低，主要是因为它采用了一些聪明的技术和策略，让模型既高效又省钱。我们可以从以下几个方面来理解：
1. 模型结构更聪明
稀疏计算设计：DeepSeek-R1像是“挑选”计算工作，只使用部分计算资源。就像有个团队，但不是每个任务都需要全员出动，每次只派出最合适的成员，这样就大大减少了计算量。
改进的注意力机制：它优化了传统的计算方式，让每次计算不再那么复杂、费时。通过减少计算量，能更快完成任务。
高效分配资源：根据任务的不同，DeepSeek-R1只分配必要的计算资源，避免做无用功。
2. 训练方法很有技巧
课程学习：就像上学一样，先学简单的，渐渐过渡到难的。这样模型更容易学会东西，训练速度更快，步骤更少。
动态批处理：训练时根据数据长度调整“批次”，最大化利用GPU内存，避免浪费。
更高效的优化器：DeepSeek-R1使用更节省内存的优化器，既能加速训练，又不占用太多显存。
3. 数据处理更聪明
数据蒸馏：通过筛选或合成数据，减少需要处理的原始数据量，但依然保持高效的训练效果。
清理重复数据：去除那些无用的重复或噪音数据，让模型学得更快。
数据复用：有些数据会被反复用来训练，避免重新训练浪费时间。
4. 硬件和技术优化
混合并行：结合几种不同的并行计算方式，让大规模模型训练变得更快。
显存压缩：通过一些技术压缩显存使用，让模型训练占用的内存减少一半以上。
低精度训练：使用低精度计算来减少计算和存储的需求，但不会影响模型的效果。
5. 迁移学习和复用
增量训练：不需要从零开始训练，DeepSeek-R1可以基于已有的预训练模型进行微调，节省了大部分成本。
冻结部分参数：它会把一些通用层“冻结”，只训练与任务相关的部分，进一步降低开销。
6. 算法创新
自监督预训练任务优化：通过设计更高效的预训练任务，提升了训练数据的利用率。
早期退出：对于简单样本，模型可以提前结束计算，减少计算量，从而降低训练的复杂性。
举个例子
如果传统的模型训练需要1000个GPU天，DeepSeek-R1的优化技术可以让训练成本降低：
MoE结构减少40%计算量 → 600 GPU天
动态批处理提升20%效率 → 480 GPU天
数据蒸馏减少30%训练步数 → 最终需要336 GPU天（成本降低了66%）
小结
deepseek 作为国产 AI 之光，意义是非凡的。
最主要的是开源，价格足够低，这样其拥有更加强大的应用场景。
