在人工智能（AI）领域，我们一直在追求的一个目标是创造出能够像人类一样思考的智能系统。这种智能系统被称为人工通用智能（AGI），它能够处理各种复杂任务，而不仅仅是特定领域的任务。近年来，随着大型语言模型的发展，我们离实现AGI的目标越来越近。本文将探讨如何通过最新的技术进展，训练AI以更智能地思考。
人工通用智能（AGI）的进展
人工通用智能（AGI）是指能够执行任何智能任务的AI系统，它能够像人类一样进行推理和决策。随着技术的进步，我们正在逐步接近这个目标。特别是大型语言模型的发展，如OpenAI的O1模型，它们在推理应用中展现出了前所未有的推理能力。
OpenAI O1与DeepSeek R1的比较
在AI领域，OpenAI的O1和DeepSeek R1成为了两个重要的参与者。O1是一个专有的AI模型，以其出色的推理能力而闻名，这些能力通过在推理过程中的先进扩展方法得到了极大的增强。O1基于Transformer架构，并采用监督学习方法进行训练。尽管O1在顺序任务中表现出色，但其资源密集和成本高昂的特点限制了其应用范围。
与此相对的是DeepSeek R1，这是一个开源的AI模型，由DeepSeek人工智能开发。DeepSeek R1采用了专家混合（MoE）架构，并利用连续的强化学习与监督微调来增强其性能。这个模型以其卓越的效率、适应性和成本效益而闻名，使其能够被更广泛的受众所使用，并促进了创新。
AI模型的学习过程：三步训练法
训练一个大型语言模型的过程可以分为三个关键步骤，这与儿童学习和成长的过程相似。
预训练
在预训练阶段，模型会处理大量的文本和代码，开始理解语言的基本部分，包括语法、词汇和常见模式。这个阶段类似于孩子从周围环境中学习，开始走路和探索。
监督微调
在监督微调阶段，模型会接受训练，并通过具体的例子来指导它在未来实例中应该如何表现。这就像在辩论中，教练会提供关于口音、语调等方面的反馈，直到学生变得熟练，模型也会通过微调来提高技能。
强化学习和优化
最后，模型通过试错过程进行演变，对于积极的结果会得到奖励，这类似于我们从经验中学习的方式。例如，婴儿学走路可能会跌倒，但随着时间的推移，他们会通过实践调整动作，直到能够自己走路。同样，强化学习使模型能够根据反馈和奖励来细化其选择。
专家混合（MoE）：专家的交响乐
为了提高效率，DeepSeek R1实现了专家混合（MoE）架构，这是一种涉及多个专家网络协作并为每个输入选择最合适专家的机器学习方法。以管弦乐队为例，每位音乐家都专攻特定的乐器。指挥家充当门控函数，确保每位音乐家在正确的时刻演奏，从而产生和谐的表演——类似于MoE为每个输入选择正确的专家。
我们可以看到：
- 门控函数：这部分确定哪些专家最适合特定的输入。
- 专家：这些是专注于数据特定方面的专门模型。
- 加权输出：门控为每个专家的输出分配权重，将它们合并以产生结果。
MoE背后的数学原理可以通过以下数学方程来理解：
Mixture of Experts (MoE) model equation
y = ∑(g_i(x) * f_i(x))
其中：
- n 代表专家的数量。
- g_i(x) 代表给定输入x时专家i的门控函数输出（权重）。
- f_i(x) 代表专家i对输入x的输出。
最终结果y是专家输出的加权和。这个方程收集了来自各个专家的所有输出，这些输出都是用g_i(x)加权的，即第i个门控函数。每个输出，f_i(x)，都根据其对最终结果y的总体价值进行衡量。因此，以一种间接的方式，门控可能会说，如果专家1的权重对于特定输入更高，那么该专家将更显著地主导该输入的输出。
强化学习如何提升AI推理能力
为了进一步提升性能，DeepSeek-R1利用强化学习（RL）来增强大型语言模型（LLMs）的推理能力。与传统的监督微调不同，RL允许模型通过试错来学习，当产生理想的结果时给予正向的强化。
在算法方面，DeepSeek R1涉及RL的多个子组件：
- 奖励建模：一个评估模型输出质量的函数，对于被认为更准确和连贯的响应给予更高的奖励。
- 策略优化：模型的策略旨在最大化它收到的总奖励。换句话说，参数调整提高了模型在此时的性能。
- 训练模板：训练过程包括几个阶段，首先是冷启动阶段，模型在非常有限的数据集上进行训练，然后是强化学习，旨在提高模型的推理能力。
强化学习背后的训练机制反映了许多现实世界的场景。就像狗通过重复训练和奖励来学习技巧一样，AI通过强化学习来完善其决策制定。（图片来源：MathWorks）
RL的核心由贝尔曼方程捕获，该方程用于更新函数Q(s,a)的值：
The Reinforcement Learning Math Equation
Q(s, a) = r + γ * max(Q(s’, a’))
其中：
- Q(s, a) 代表在状态s中采取行动a的预期奖励。
- r 代表行动a后的即时奖励。
- γ 代表未来奖励的折扣因子（0 < γ < 1）。
- s’ 代表下一个状态。
- a’ 代表可能的下一个行动。
这个方程指导模型学习在给定状态s中采取特定行动a的价值。术语r指的是即时奖励，而γmax(Q(s’, a’))表示折扣后的最大预期未来奖励。之后，模型可以通过权衡即时和未来奖励来随时间做出最优决策。
蒸馏：像专业人士一样教授AI
蒸馏是一种方法，它允许从大型复杂模型（教师）向小型高效模型（学生）转移知识。这种方法使得在实践中更容易利用强大的AI模型，特别是在现实世界情境中。蒸馏包括：
- 教师模型：大型且预训练的模型，包含大量知识，就像我们在学校的老师一样。
- 学生模型：小型模型，从教师那里学习新知识，就像我们作为学生一样。
- 知识转移：从教师到学生转移知识的过程，即材料本身。
蒸馏背后的数学原理可以通过以下方程来表示：
The distillation math equation
L = α * Lstudent(ys, ytrue) + (1 – α) * Ldistill(ys, yteacher)
其中：
- Lstudent(ys, ytrue) 衡量学生模型（ys）与实际标签（ytrue）之间的标准监督学习损失。
- Ldistill(ys, yteacher) 代表蒸馏损失，比较学生（ys）与教师模型（yteacher）的预测。
- α 是一个超参数，平衡这两个损失组成部分的重要性。
在蒸馏的背景下，学生模型通过优化一个结合了监督学习和教师预测洞察的损失函数来学习，以模仿其教师。蒸馏损失鼓励学生做出与教师一致的预测，而记录的监督学习损失则强制学生进行准确预测。
蒸馏的影响和进步
DeepSeek R1的进步具有重要的意义，推动了多个关键领域的创新：
- 速度和效率：通过利用专家混合（MoE）架构和蒸馏技术，DeepSeek R1可以显著降低计算负担，从而在生成响应时提高速度和准确性。
- 提高推理能力：集成强化学习和链式推理过程使DeepSeek R1能够处理复杂的推理任务。这对于需要复杂决策的现实世界应用至关重要，如金融建模、医疗诊断和法律分析。
- 可访问性：像DeepSeek R1这样的开源模型使AI对全球的研究人员、开发人员和AI开发组织可访问，使他们能够利用尖端AI技术，而不受版权限制。这鼓励了跨多个领域的创新和合作。你可以在GitHub上与116位贡献者合作构建DeepSeek AI模型（为什么不呢？）。
- 成本效率：DeepSeek R1的高效设计和训练方法导致运营成本降低，仅为550万美元的原始计算能力（每100万个输入令牌0.55美元，每100万个输出令牌2.19美元）。这种可负担性使小型企业和初创企业能够采用先进的AI解决方案，推动不同行业的技术进步。
- AI研究的创新：DeepSeek R1所取得的进展为新的研究和开发铺平了道路。研究人员现在有机会探索创新方法，使用类似技术来改进AI模型。这可能会促进跨领域的合作，导致对复杂挑战的创造性解决方案。
最近，DeepSeek R1因其在专家混合（MoE）和强化学习（RL）的创新应用而受到认可，这使其比OpenAI O1更快、更高效。虽然创建这样的AI模型需要大量的计算资源和预算规划，否则增强性能的潜力确实令人印象深刻。
我还没有在我的AI项目中实施这些先进技术，但我对未来探索它们感到兴奋——甚至可能是通过使用这些方法构建我的聊天机器人。总的来说，DeepSeek R1不仅展示了令人印象深刻的技术能力，而且加强了我对AI潜力的信念，即AI能够弥合研究差距并解决现实世界的问题。