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复刻 DeepSeek 的听说，还在延续。

之前，UC 伯克利的博士只用 30 好意思元，就复刻了 DeepSeek 中的顿悟时刻，恐慌圈内。

这一次，来自荷兰阿姆斯特丹的盘问东说念主员 Raz，再次叨唠记录，把复刻资本降到了史上最低——

只须 10 好意思元，就能复现 DeepSeek 顿悟时刻！

Raz 本东说念主也示意，我方诧异极了。

即使是一个很是浅显的强化学习设置，并莫得太多 RL 算法的复杂性（比如 PPO、TRPO、GRPO 等），也能在有限的筹画资源下产生裸露的赶走。

在具体瞎想进程中，他非常筹商强化学习中 LLM 中的应用和传统强化学习问题（如机器东说念主、Atari 游戏等）在情景空间和动作空间的不同。

因此，Raz 罗致从很是浅显的 RL 算法—— Reinforce-Lite 开始。

禁受轻量级强化学习算法—— Reinforce-Lite 生成的推理进程之一。咱们将一步步看到，端到端的强化学习微调模子如何弘扬出智能、回溯、自我反想、逻辑推理等迹象

赶走，令东说念主出乎猜度的事情发生了：只用不到 10 好意思元的资本，他就在一个 3B 模子上复刻了 DeepSeek 的顿悟时刻。

确凿就像是这个 3B 模子本人就具备了作念出惊东说念主事情的后劲，咱们需要的，仅仅通过正确的形势赋予它一定的自主性汉典。

接下来，让咱们看一下 Raz 的博客，感受一下此次超经济实惠的 AI 推理，是怎么突破的。

复刻 DeepSeek 顿悟时刻，只用不到 10 好意思元

咱们能否在筹画资源有限（只好 48GB RTX6000 显卡和 10 好意思元）的情况下，让一个 3B 模子具备回溯、自我反想、逻辑推理等推理才略？

盘问东说念主员揣测，通过强化学习也许能作念到。

强化学习是最强劲的学习算法之一，它一次又一次地为咱们带来令东说念主惊叹的效力。

DeepMind 的 AlphaGo、OpenAI 的 DOTA 2、MuJoCo 和 Atari 现实、LLM 的 RLHF 对皆，以及最近 DeepSeek 全面布局的 RL 技巧，无比阐发它的强劲威力。

可是，由于 RL 有好多动态部分，一触及到稠密组件，强化学习就变得复杂了。

在此进程中，强化学习需要悉心瞎想报复元素，如合适的信用分派机制、演员 - 驳斥员的符合超参数调节、强化学习算法类型（基于模子 / 无模子）等，这就导致了强化学习在更往往的范围内应用受限。

若是在 LLM 环境中使用强化学习，可能触及的模子不错多达 5 个：

战略模子：正在历练的模子

旧战略模子：用于筹画替代方针

参考模子：用于筹画 KL 散度（KL-divergence）

奖励模子：用于学习奖励函数

评判模子：用于筹画价值函数

Reinforce-Lite：一个比 PPO 更浅显、更褂讪且更高效的微调有筹画

3B 模子端到端强化学习历练的筹画需求

由于触及稠密组件，不仅带来了筹画服务，还带来了历练褂讪性方面的复杂性和挑战。

因此，盘问东说念主员开端想考：能否从零开端再行构想通盘算法，素雅第一性道理？

他们的谜底等于——一个浅显的替代有筹画，Reinforce-Lite。

这种方法摒除了对替代方针比率和旧战略模子的需求，通过单一战略神经汇聚来褂讪历练进程，同期，还能为模子注入推理才略。

为此，咱们需要泄露的第一个问题等于——

使用替代方针比率（如 PPO/GRPO）是过度优化？

OpenAI vs DOTA 5v5：基于大范围强化学习历练

在 MuJoCo、Atari、Dota 等传统强化学习环境中，PPO 对每个批次进行屡次更新是至关报复的，这是因为在这些环境中数据采集资本很是腾贵，而重叠使用样本不错提高样本效力。

可是在 LLM 中，这种方法既无必要，又会带来高大的筹画支拨。

LLM 不错并行生成万般化的反馈，天然酿成丰富的数据集，因此就无需重叠更新。

通盘反馈都不错使用调换的战略汇聚生成，一朝在序列生成收尾时获取奖励，就不错进行梯度反向传播。

此外，在文本生成这么的高维动作空间中，每个 batch 屡次更新可能导致过拟合，而非故道理的战略修订。

违犯，若是每个 batch 单次更新，再聚首分组归一化等技巧，就不错在显赫镌汰筹画资本的同期，保捏历练褂讪性。

筹商到 LLM 历练本人就需要大批资源，在不影响性能的前提下简化优化进程，显着是更灵验的罗致。

从技巧角度来看，这也摒除了为筹画替代方针比率而保留旧战略模子的需求。

LLM 强化学习与经典强化学习的区别

总之，在这个算法中——

移除 KL 散度，不需要参考模子 ❌ ——改用梯度编著。天然不是自妥当的方法，但能灵验完成任务。

移除替代方针，不需要旧战略模子 ❌

使用分组相对奖励进行上风筹画（访佛 DeepSeek 的 GRPO 形势），不需要价值汇聚 ❌

这么，咱们就得到了一个轻量级的强化学习算法。

通过以上简化，优化问题最终就素雅为经典的 Reinforce 算法——

Reinforce-Lite

在上风筹画方面，盘问东说念主员禁受分组相对战略优化（GRPO）的归一化技巧，将每个问题的 10 个报告赶走行为一组，并通过其归一化方法来镌汰梯度更新中的方差。

让咱们来望望它在 PyTorch 中的具体结束。

开动化一个经过指示微调的 LLM，并通过合适的教唆词使其在 标签中包含推理门径。

为模子输出界说一个奖励函数（举例，在 GSM8K 基准中的正确率）。通过正则抒发式从标签中索求数值，并与数据荟萃的实质谜底进行比较。

通过径直筹画联系于奖励的梯度来优化战略，无需使用替代亏蚀函数。

禁受分组相对归一化上风筹画值，从而摒除对品评模子的依赖。禁受 10 行为分组大小。

使用步履的对数概率梯度技巧对模子进行更新。

GSM8K 数据集

为了考据我方的假定，盘问东说念主员将使用 GSM8K，这是一个包含小学数知识题过头谜底的 Grade School Math 8K 数据集，表情如下：

问题：Natalia 在 4 月份向她的 48 个一又友卖出了发卡，而在 5 月份她售卖的发卡数目是 4 月份的一半。Natalia 在 4 月和 5 月系数售卖了若干个发卡？

Natalia sold clips to 48 of her friends in April, and then she sold half as many clips in May. How many clips did Natalia sell altogether in April and May?

谜底：Natalia 在 5 月售卖了 48/2 = 24 个发卡。Natalia 在 4 月和 5 月系数售卖了 48+24 = 72 个发卡。#### 72

Natalia sold 48/2 = 24 clips in May. Natalia sold 48+24 = 72 clips altogether in April and May. #### 72

天然谜底中就包含了完好意思的推理门径，但让盘问东说念主员感兴致的，只好 ### 后的最终谜底。

对此，盘问东说念主员带领战略模子，以表情输出了最终谜底，并用它来考据模子筹画的谜底是否正确。

这更像是一个蒙特卡洛问题——在每个回合收尾时，能力获取奖励。

奖励建模

盘问东说念主员把奖励机制瞎想得很浅显易懂，关于战略模子：

谜底造作时，赐与负奖励 -1

谜底正确时，赐与正奖励 +1

历练设置

接下来，盘问东说念主员使用 Reinforce-Lite 算法，在 RTX A6000 显卡上历练了 3B 模子，历练时期为 12 小时，并禁受大小为 10 的分组。

在历练初期，不错不雅察到：模子不断尝试增多输出序列 / 输出 token 的长度，但会时常际遇内存溢出（OOM）问题，这就扬弃了模子尝试更长的推理进程，并从中灵验学习。

奖励图表展示的是分组反馈的平均得分。生机情况下，平均值越接近 1，示意模子在大多数采样反馈中的准确率越高。

在此次现实中，盘问东说念主员只历练了数百次迭代，不错不雅察到当战略模子尝试不同战略时，得分会出现一定波动。

这种波动不错通过熵正则化来均衡探索与利用之间的关系，这是他们昔日探索的一个标的。

对比测试 Reinforce-Lite 和 Instruct 模子

盘问在 GSM8K 数据集上评估了 Reinforce-Lite，发咫尺有限历练时期内，Reinforce-Lite 比拟指示模子在得分上结束了小幅擢升。

具体来说，Meta Llama 3.2 模子擢升了 2.0％（从 70.5 擢升至 72.5），而在 FP16 表情下运行的 Phi 3.5 Instruct 则擢升了 0.6％（从 83.4 擢升至 84.0）。

推理轨迹分析

不雅察一些推理轨迹后不错发现，经过 Reinforce-Lite 微调的模子展现出了多种推理才略，包括：

逻辑想维

搜索战略

赶走考据

通过表格进行中间筹画

试错方法等

防护！这些推理轨迹，在旧例的指示模子中均未不雅察到。

比如不才图中，模子展现出了基本的数学推理才略。它大约通过代数抒发式开垦问题，并通过解方程来求解。

进程中，它能识别出分歧理的解，在原有筹画不可行时罗致调节处治有筹画，最终还能通过比较不同罗致的资本，来作念出最优决策。

在这说念题中，模子弘扬出的处理包含条款推理和纠错的才略，也令东说念主印象真切。

它领先设定了问题布景，筹画派对开端时的总东说念主数。然后凭据已知条款（系数 40 东说念主，1/4 东说念主离开），筹画出有 10 东说念主离开派对。

可是，在筹画离开的女性东说念主数时，模子竟然得出了一个负数，它泄露到了我方的推理中，一定出现了逻辑造作。

为此，它再行谛视了情况，修正了我方的推理，正确筹画出派对上剩下了 8 名女性，从而得出正确谜底。

这说念题中，模子设定开动绷带数目为 x，凭据给定条款将绷带数目的变化更始为代数方程，但解出的方程赶走是 x=-6。

它泄露到我方的造作后，素雅了之前的门径，识别出我方在筹画第三天的绷带使用量时犯了错。修正方程后，它再行筹画出了正确赶走。

通盘进程中，它展现出了较强的自我纠错和逻辑推理才略，能在复杂筹画进程中发现并修正问题。

要害重心总结

总结来说，这项盘问主要有以下发现。

结构化推理才略擢升

从生成的序列中不错不雅察到，经过 RL 微调的模子在评估得分上结束了小幅擢升。

简化算法复杂度，无需 PPO 的复杂性

盘问标明，对 LLM 进行微调只需要一个战略汇聚即可，无需禁受 PPO 的复杂机制。

优化筹画效力

Reinforce-Lite 行为一个筹画友好型算法，缓助端到端的 RL 历练，同期显赫镌汰了历练复杂度。

增强模子自主性

算法顺利地赋予了 LLM 自主才略，让模子阐明过尝试不同战略来获取奖励。

更长的推理回合，需要更多内存

跟着历练的进行，不错发现模子倾向于进行更长的推理进程，但在使用 48GB GPU 历练 3GB 模子（FP16）时，若是卓绝 1024 个 token，就会频繁出现内存溢出问题。

在莫得 KL 散度的情况下确保褂讪性

盘问东说念主员发现，使用浅显的梯度编著就能灵验替代 KL 散度筹画，这是一种高效的替代有筹画，用于防卫战略偏离。在通盘历练进程中，模子战略保捏褂讪，未出现剧烈波动。

DeepSeek-R1 启发，7B 模子结束高档推理妙技

巧的是，最近来自微软亚洲盘问院的一项服务，也阐发了 RL 的高大后劲——通过灵验且褂讪的 RL 历练后，一个 7B 模子，竟然就发展出了反想、考据和总结的高档推理妙技！

而这些妙技，在逻辑语料库中是齐备缺失的。

受 DeepSeek-R1 顺利的启发，盘问团队探索了基于法例的强化学习（RL）在大范围推理模子中的后劲。

为了分析推理机制，他们罗致了具有可控复杂度和径直谜底考据形势的「合成逻辑谜题」行为历练数据。

在此进程中，团队取得了一些要害性的技巧突破，并促成了灵验且褂讪的 RL 历练：

一个留心强调想考和回答进程的 system prompt

一个用于处分取巧输出的严格表情奖励函数

一个能结束褂讪拘谨的浅显历练有筹画

其中，历练框架禁受 REINFORCE++ 算法和来自 DeepSeek-R1 的奖励瞎想进行后历练。

跟着 RL 历练的进行，不错不雅察到模子天然地分派更多的历练门径用于推理。这种筹画延迟从生成数百个 token 延迟到数千个 token，使其大约更深入地探索和完善其想维进程。

赶走夸耀，只好 70 亿参数的 Qwen2.5-7B，在经过 5K 个逻辑问题的历练后，就发展出了一些在逻辑语料库华夏本不存在的高档推理妙技——如反想、考据和总结才略。

盘问中，纯熟模子的这说念逻辑题是这么的。

问题：一个很是特等的岛屿上只住着骑士和骗子。骑士老是说实话，骗子老是说谎。你际遇两位岛民：Zoey 和 Oliver。Zoey 说：「Oliver 不是骑士。」Oliver 说：「Oliver 是骑士且 Zoey 是骗子。」请教，谁是骑士，谁是骗子？

正确谜底：（1）Zoey 是骗子；（2）Oliver 是骑士。

这个「骑士与骗子」谜题，因其合成瞎想和逻辑精准性而很是妥当进一步分析。

领先，谜题关于模子来说都是未见过大数据，很是妥当用来测试泛化才略。

其次，通过改造字符数目（2 到 8 个）和逻辑运算的复杂性（1 到 4 种布尔运算符组合），不错调理难度。

况兼，每个谜题都有一个单一、明确的正确谜底，正确性由生成算法保证。解答需要严格的演绎推理，因此减少了奖励舞弊的风险。

总之，每个谜题都受命认真法例构建，能确保每个问题都有一个私有的处治有筹画，并不错细目性地考据。这摒除了天然说话任务中常见的璷黫性，使咱们大约了了地区别委果的推理才略和名义上的驰念。

在奖励建模中，盘问在模子输出中不断检测舞弊活动，并不断修订奖励瞎想。

最终，他们瞎想出了一种确凿无法舞弊的基于法例的奖励系统，仅包含两种奖励类型：表情奖励和谜底奖励。

以下等于不同的推理模子和通用模子在不同难度的 K&K 逻辑谜题上的弘扬。

在 RL 历练后，不错在模子中不雅察到以下裸露的活动。

1. 会出现游移和自我考据

在想考要道，模子会时常使用「我不是齐备细目，让咱们再行查验这一步」这类反想性抒发。

这种自我谛视的活动特征在预历练阶段是齐备不存在的，而是通过奖励正确谜底、处分造作谜底的强化学习机制迟缓培养酿成的。

2. 多轮径探索和回溯

经过 RL 历练后，模子会主动忽视多个处治有筹画（「让咱们测试两种可能性」），并通过回溯来查验处治有筹画的一致性。

3. 应用公式

尽管历练数据荟萃并未包含，但模子不仅大约通过系统性试错方法处治谜题，还自主整合了表情逻辑推理才略（比如利用「若是 P，则 Q」的逻辑蕴含公式），这种推理款式与东说念主类的问题处治形势高度一样。

4. 忽然开端说汉文

模子在分析问题述说时会临时插入汉文抒发，随后又能天然地更始为英语来提供处治有筹画。

这一气象标明，模子正在使用说话夹杂机制行为一种潜在的备选处理战略，或是酿成了某种特等的里面表征款式。

在具有挑战性的数学基准测试 AIME 和 AMC 上，模子展现出了超卓的泛化才略——获利分别提高了 125% 和 38%。

这种跨规模泛化才略标明，RL 历练的推理启发式方法发展出了详细的问题处治款式，而不是依赖于特定规模的款式匹配。

是以，这项盘问的历练时间，也出现「顿悟时刻」了吗？

换句话说等于，在强化学习进程中，模子的推理才略是否会发生显赫的飞跃，出现多步考据或反想，况兼这些活动不是在历练语料中明确植入的，而是模子与 RL 环境的互动所天然产生的？

盘问东说念主员发现，模子并莫得出现「等一下，等一下」这么特定的说话表述，但图 4 夸耀出，它在第 10 步时弘扬出了一些复杂的推理活动（举例自我反想、探索、考据、总结）。

由此，盘问东说念主员的论断是，RL 学习进程可能莫得出其不意的「顿悟时刻」——复杂的推理活动并不是在某个特定的历练门径中倏得出现的。

1. 反想性词汇（如「查验」和「考据」）的频率安谧增多（a）-（c）；2. 会话性短语（举例「让咱们」）和严慎词汇（举例「还」）变得愈加频繁（d）-（e）；3. 汉文词汇开端出咫尺英文回复中（f）。通盘这些词汇的频率都在稳步发展，莫得倏得的逾越，标明可能不存在显着的「顿悟时刻」

除了上述技巧孝敬外，盘问还有几个真义的发现：

更长的回答并不可保证更好的推理。长度本人不是评估历练时期的灵验目的。最灵验的推理来自最短旅途。

说话夹杂会羁系推理。这一不雅察强调了在奖励建模中需要说话一致性处分。

增多「想考」token 确乎有匡助。RL 历练天然地提高了与反想关系词汇的频率，标明某些 token 频率与性能之间存在关系性。

监督微调（SFT）依赖驰念；RL 结束泛化。SFT 严重依赖驰念，往往导致名义的捷径学习，而 RL 则在最小依赖数据集结构的情况下自我演化。

冷启动是一个上风，但非必需。不管是从基础模子一经指示模子开端，历练动态都保捏惊东说念主的一样性，尽管后者弘扬略好。

课程学习仍然报复。在固定的数据筛选比例下，悉心瞎想的课程学习方法老是优于随即打乱。

本文来源：新智元，原文标题：《10 好意思元顺利复现 DeepSeek 顿悟时刻🔥买球·(中国大陆)APP官方网站，3B 模子爆发超强推理！微软论文实锤裸露》