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Attention is All you Need
摘要
本视频深入解析了DeepSeek R1模型的技术原理，探讨了它与OpenAI等大模型的区别。DeepSeek R1通过简化强化学习方法，去掉了传统Actor-Critic网络中的价值网络，仅依靠策略网络和奖励函数就实现了强大的推理能力。视频解释了为什么这种"化繁为简"的方法能够成功，以及它如何开创了大模型发展的新方向。
亮点
- 🧠 DeepSeek推出了两个重要版本：V3是性能直逼OpenAI的开源语言模型，而R1则是具备强大推理能力的模型，能与OpenAI的o1媲美。
- 🔍 传统强化学习通常使用价值网络和策略网络结合的Actor-Critic架构，价值网络评估每个动作的价值，策略网络决定采取行动的概率。
- 🎭 Actor-Critic网络中，策略网络是"演员"，价值网络是"评论家"，演员根据评论家的评分调整表演，评论家也不断提高自己的审美水平。
- 📊 OpenAI的PPO强化学习框架使用四个模型：策略模型、价值模型、奖励模型和参考模型，训练成本极高。
- ✂️ DeepSeek的创新在于提出了GRPO（群体相对策略优化）方法，大胆去掉了价值网络，通过多次采样取平均值来评估策略优劣。
- 🚀 DeepSeek R1 Zero没有使用大量人工标注数据来教AI如何推理，而是直接定义简单的奖励函数进行强化学习训练。
- 📝 R1 Zero的奖励函数只有两条简单规则：回答必须分为思考过程和答案两部分，且答案必须正确。
- 💡 随着训练次数增加，AI自然演化出展开思维链、分步推理的能力，甚至学会了在推导过程中停下来反思，寻找更好的解题步骤。
- 🧩 DeepSeek的方法暗示了一个重要事实：基础模型已经包含了绝大多数知识和逻辑，强化学习只是帮助挖掘其潜力。
- 🔄 基础模型就像一块原石，其中的"玉"早已存在，强化学习则是通过几千次雕琢找到那块玉。
- 🌐 DeepSeek的创新遵循了AI发展史上"化繁为简"的规律，类似于Transformer的"Attention is all you need"和OpenAI的规模扩展策略。
- 🧪 虽然DeepSeek的方法只验证结果不奖励过程，但基础大模型已学到各种推理方式，参考模型会惩罚错误逻辑，保证推理过程合理。
- 🔮 这种简化的强化学习方法可能让语言模型接近"AlphaGo时刻"，突破人类认知上限。
- 🧬 自然演化出的智能一定建立在极其简单的底层逻辑上，真正的AI解决方案必然是简洁的。
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