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在当前的大模型竞争中#xff0c;OpenAI 的 o1-1217 被认为是推理能力较强的模型之一。
而 DeepSeek-R1 作为一个采用强化学习优化推理能力的开源模型#xff0c;其性能是否能够与 OpenAI-o1-1217 竞争#xf…1. 为什么要对比 DeepSeek-R1 和 OpenAI-o1-1217
在当前的大模型竞争中OpenAI 的 o1-1217 被认为是推理能力较强的模型之一。
而 DeepSeek-R1 作为一个采用强化学习优化推理能力的开源模型其性能是否能够与 OpenAI-o1-1217 竞争成为研究人员关注的重点。
对比两者的性能主要目的是
评估 DeepSeek-R1 在不同任务上的表现确定其优势与不足。了解 DeepSeek-R1 是否能够在开源领域提供与 OpenAI 高端模型相媲美的推理能力。分析 DeepSeek-R1 采用的强化学习方法是否有效提升 AI 的推理能力。
2. DeepSeek-R1 与 OpenAI-o1-1217 在基准测试中的表现
研究人员在多个基准测试Benchmark上对 DeepSeek-R1 和 OpenAI-o1-1217 进行了评测涉及数学推理、代码生成、通用知识问答等多个任务。以下是对比结果
任务DeepSeek-R1OpenAI-o1-1217AIME 2024数学推理 Pass179.8%79.2%MATH-500数学任务 Pass197.3%96.4%Codeforces代码推理排名2029Elo2061EloGPQA Diamond复杂问题解答 Pass171.5%75.7%MMLU知识问答 Pass190.8%91.8%SWE-Bench代码修复任务49.2%48.9%
从数据上看
数学推理任务AIME 2024、MATH-500DeepSeek-R1 略胜 OpenAI-o1-1217证明其强化学习策略在数学推理上非常有效。代码推理任务CodeforcesOpenAI-o1-1217 仍然稍有优势可能与其训练数据和优化策略有关。通用知识任务MMLU、GPQA DiamondOpenAI-o1-1217 在这类任务上仍然略胜一筹可能是因为 DeepSeek-R1 主要优化了数学和推理能力而在百科知识方面数据较少。代码修复任务SWE-BenchDeepSeek-R1 在代码修复上表现稍优表明其推理能力在实际工程应用中也具有竞争力。
3. 为什么 DeepSeek-R1 能在数学推理上超越 OpenAI-o1-1217
DeepSeek-R1 在数学推理任务上表现优异主要得益于以下几点
强化学习优化推理链 DeepSeek-R1 通过强化学习让 AI 形成更长的推理链从而提升数学解题能力。采用拒绝采样Rejection Sampling筛选最优推理路径提高数学计算的正确率。 冷启动数据增强数学理解 研究人员在 DeepSeek-R1 训练初期加入了大量数学推理数据使模型在强化学习阶段可以更快地学习数学解题方法。 知识蒸馏提升小模型的数学推理能力 研究人员通过知识蒸馏让较小的 DeepSeek-R1 模型也能继承大模型的数学推理能力使其在不同参数规模下都能保持较强的数学解题能力。
4. DeepSeek-R1 在代码推理和通用知识任务上的优化方向
尽管 DeepSeek-R1 在数学推理上表现突出但在代码推理和通用知识问答方面仍有提升空间研究人员计划通过以下方法优化
增加代码相关的强化学习数据目前 DeepSeek-R1 主要优化了数学推理能力而代码推理涉及的任务更加复杂未来可以加入更多代码推理任务的强化学习数据提高代码生成的准确性。优化知识获取机制在知识问答任务上DeepSeek-R1 的训练数据可能不如 OpenAI-o1-1217 丰富因此可以通过扩展训练数据集提高百科知识类问题的回答能力。
5. DeepSeek-R1 的开源优势
与 OpenAI-o1-1217 相比DeepSeek-R1 作为一个开源模型具有以下优势
开源透明DeepSeek-R1 及其蒸馏版本均已开源研究人员和开发者可以自由使用并改进模型而 OpenAI-o1-1217 仍然是闭源的。更适合定制化开发开发者可以基于 DeepSeek-R1 进行优化比如微调特定任务而 OpenAI-o1-1217 只能通过 API 访问定制化程度较低。更低的推理成本DeepSeek-R1 通过蒸馏技术让小模型也具备强推理能力适用于计算资源有限的环境。
一点总结
DeepSeek-R1 在数学推理任务上已经超越 OpenAI-o1-1217但在代码推理和知识问答任务上仍然存在优化空间。
作为开源模型DeepSeek-R1 具有更高的透明度和可定制性未来可以通过优化训练数据和强化学习策略在更多任务上与 OpenAI 的高端模型竞争。
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