强化学习作为机器学习领域的关键分支，正以前所未有的速度重塑着大语言模型（LLMs）的发展格局。DeepSeek 系列模型，尤其是 DeepSeek-R1，凭借对强化学习技术的深度创新应用，在提升模型推理能力方面取得了显著成果，成为人工智能研究领域的焦点之一。深入剖析 DeepSeek 中的强化学习，不仅有助于我们理解这一前沿技术的精妙之处，更能为人工智能未来的发展提供极具价值的启示。
一、强化学习基础概念及在 LLMs 中的应用
强化学习是机器学习中一种独特的范式，其核心机制在于智能体（Agent）通过与环境不断交互，依据环境反馈的奖励信号来学习最优行为策略，以实现累计奖励的最大化。在大语言模型的训练场景中，强化学习扮演着至关重要的角色，它主要用于使模型输出与期望的行为标准相契合，涵盖事实准确性、逻辑连贯性以及类人推理能力等多个关键维度。这在诸如数学问题求解、代码生成、逻辑推理这类复杂推理任务的模型训练中显得尤为关键。
以标准的强化学习框架为视角，大语言模型在其中充当智能体的角色，负责生成各种文本响应。模型所面临的任务或问题空间则构成了环境，不同的任务环境为模型提供了多样化的挑战与机遇。策略作为模型生成响应的内在规则，决定了模型在不同输入情境下的输出方式。奖励信号是衡量模型响应质量的量化指标，通过精心设计的奖励机制，模型能够明确自身行为的优劣程度，进而调整策略。而优化算法则是推动模型策略不断改进的动力源泉，它依据奖励信号对模型进行优化，促使模型逐步趋近于最优策略。
与传统大语言模型训练中广泛采用的监督学习方式相比，强化学习具有独特的优势。监督学习依赖于大量已标注的数据集，模型在学习过程中主要是拟合标注数据中的模式。然而，强化学习通过引入反馈循环机制，使模型能够依据实时的奖励信号进行自我改进，这种动态的学习方式赋予了模型更强的适应性和自主性。例如，OpenAI 的 ChatGPT 借助强化学习从人类反馈（RLHF）技术，将模型输出与人类偏好进行有效对齐，显著提升了模型与用户交互的质量和体验。
二、近端策略优化（PPO）及其在模型训练中的局限
近端策略优化（PPO）作为 OpenAI 开发的一种高效强化学习算法，在大语言模型的优化过程中得到了广泛应用。PPO 属于演员 – 评论家（Actor-Critic）算法家族，由两个核心组件构成：演员网络和评论家网络。演员网络依据当前的策略生成模型输出，而评论家网络则对生成的响应进行价值评估，通过估算响应的质量来引导整个学习过程。
PPO 的学习过程包含多个关键步骤。在生成轨迹阶段，大语言模型作为智能体，针对给定的输入提示生成一系列响应，这些响应构成了与环境交互的轨迹。随后，奖励模型依据响应的正确性、连贯性等多种质量指标为其分配奖励分数，从而量化响应的优劣程度。在策略更新环节，PPO 采用了裁剪（Clipping）技术，通过限制策略更新的幅度，确保模型不会因过度更新而偏离先前成功的策略，有效维持了训练过程的稳定性。此外，PPO 还引入了广义优势估计（GAE）方法，通过准确估算优势函数，衡量每个动作相较于基线的优势程度，进而提高了样本的利用效率。
尽管 PPO 在大语言模型训练中展现出了诸多优势，但它也存在一些不可忽视的局限性。从计算成本角度来看，PPO 需要额外训练一个评论家网络，这直接导致内存消耗翻倍，并且大幅延长了训练时间。对于规模庞大的大语言模型而言，高昂的计算成本成为制约模型训练效率的瓶颈。在奖励模型依赖方面，PPO 的训练效果高度依赖于奖励模型的设计质量。若奖励模型存在偏差或不准确，训练过程可能会强化模型的次优行为，使模型学习到错误的策略。在处理长序列推理任务时，PPO 面临着稳定性问题，优化过程容易使模型过度关注短期的奖励提升，忽视了长序列中的逻辑一致性。在探索与利用的平衡方面，PPO 虽然试图在尝试新响应（探索）和优化已知响应（利用）之间寻求平衡，但由于其优化约束的存在，有时会阻碍模型充分探索新的推理模式，限制了模型的创新能力。
三、群体相对策略优化（GRPO）：为数学推理而生的改进方案
鉴于 PPO 存在的诸多不足，研究人员积极探索更为高效的替代方案，群体相对策略优化（GRPO）应运而生。GRPO 是 DeepSeekMath 团队提出的一种创新性强化学习方法，其最大的突破在于摒弃了传统的评论家网络，转而通过对分组输出进行基线奖励估计，在降低计算需求的同时，确保了训练信号的稳健性。
GRPO 在工作原理上对传统强化学习方式进行了大胆革新。它采用了基于群体的奖励估计技术，不再依赖评论家网络来估算期望奖励。具体而言，对于每个输入提示，GRPO 会采样一组输出，而不是像传统方法那样仅评估单个响应。在这组输出中，模型依据响应之间的相对性能进行排序，并根据相对质量分配奖励分数，而非依赖绝对的度量标准。这种相对奖励缩放机制使得模型能够更精准地识别出高质量的响应，并据此调整输出生成策略，只有表现最优的响应才会得到强化，从而引导模型朝着更优的方向进化。
与 PPO 相比，GRPO 具有一系列显著的优势。在架构层面，GRPO 无需训练单独的评论家网络，这直接减少了内存使用和计算开销，极大地提升了模型训练的效率。从优化方式来看，GRPO 基于群体的优化策略，通过评估响应在群体中的相对表现，而非依赖绝对基线，显著提高了训练的稳定性。在奖励估计方面，GRPO 利用多个样本进行比较，有效减少了奖励计算中的偏差，使得奖励信号更加准确可靠。从训练效果上，GRPO 的相对评分机制加速了训练过程，促进了模型的收敛，实现了更稳定且高效的性能提升。此外，GRPO 在泛化能力上表现出色，相较于 PPO 容易对特定奖励模型过拟合的问题，GRPO 能够在多种推理任务中展现出良好的通用性。
DeepSeek Math 通过实验验证了 GRPO 在提升数学推理能力方面的卓越效果。在 MATH 和 GSM8K 等权威数学推理基准测试中，基于 GRPO 的模型性能显著优于基于 PPO 的模型。GRPO 摒弃绝对奖励评分、采用相对排名的策略，为大语言模型的训练提供了一种更为精细且可扩展的方法，为数学推理乃至其他复杂推理任务的解决开辟了新的路径。
四、DeepSeek-R1：基于纯强化学习的思维任务探索
DeepSeek-R1 在 GRPO 的基础上进一步拓展创新，采用纯强化学习的方式来处理思维任务，这一尝试在人工智能领域具有开创性意义。与传统方法在强化学习之前依赖监督微调（SFT）不同，DeepSeek-R1（特别是 DeepSeek-R1-Zero 版本）仅通过强化学习进行训练，这种独特的训练方式使得模型能够自主发展出自我改进的推理技能。
在训练过程中，DeepSeek-R1 展现出了令人瞩目的特性。模型逐渐学会了对自身推理过程进行验证，这种自发的推理行为使得输出结果更加可靠。通过增加测试时的计算量，模型能够生成更为全面、深入的思维链（CoT），在面对复杂问题时提供更具说服力的解决方案。在一系列以推理任务为主的基准测试中，DeepSeek-R1 取得了与 OpenAI 顶尖模型相媲美的成绩，充分证明了纯强化学习在提升模型推理能力方面的巨大潜力。
然而，DeepSeek-R1 在探索纯强化学习路径的初期也遇到了一些挑战。由于缺乏监督微调阶段的引导，模型生成的文本存在可读性差和语言混合等问题。为了解决这些问题，研究人员引入了冷启动阶段，在强化学习之前先使用少量高质量的监督数据对模型进行预处理，从而确保模型能够生成结构更加合理的响应，有效缓解了初期出现的问题。
五、DeepSeek 强化学习技术的意义与未来展望
DeepSeek 系列模型中强化学习技术的不断演进，尤其是从 PPO 到 GRPO 的转变以及 DeepSeek-R1 对纯强化学习的探索，在人工智能发展历程中具有重要的里程碑意义。这些技术创新显著提升了模型在逻辑推理和数学问题求解等复杂任务上的性能，使大语言模型在智能水平上实现了质的飞跃。通过优化强化学习算法，DeepSeek-R1 不仅提高了训练效率、增强了训练稳定性，还为模型的推理能力注入了新的活力，为人工智能在更多领域的应用奠定了坚实基础。
展望未来，随着强化学习技术的持续发展，以 GRPO 为代表的创新方法有望推动更先进、更自主的推理模型的诞生。这些模型将具备更强的问题解决能力，能够应对日益复杂的知识任务。DeepSeek-R1 的成功实践为人工智能研究指明了新的方向，鼓励更多研究者深入探索强化学习在提升模型认知能力方面的无限潜力。在未来的研究中，可以进一步探索 GRPO 在不同领域任务中的应用拓展，优化基于群体的奖励估计策略，使其能够适应更加多样化和复杂的场景。同时，深入研究纯强化学习与其他技术的融合方式，如与知识图谱、迁移学习等技术相结合，有望创造出更具智能和适应性的人工智能系统。
DeepSeek 中的强化学习技术代表了人工智能领域的前沿探索，其蕴含的创新理念和实践成果为该领域的未来发展描绘了一幅充满希望的蓝图。随着技术的不断成熟和应用场景的不断拓展，强化学习必将在人工智能的发展进程中发挥更为关键的作用，推动人工智能技术迈向新的高度，为人类社会的发展带来更多的惊喜与变革。