03-22 12:28 哈尔滨工业大学 产品经理 发布于北京
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面试官：Deepseek推理大模型与指令大模型（如豆包、文心）等有什么不同？
一、训练范式与核心技术
1. 强化学习主导
- DeepSeek-R1基于大规模强化学习（RL）完成后训练，其强化学习训练占比超过95%，甚至存在完全依赖RL的DeepSeek-R1-Zero版本。
- 传统指令模型（如文心、ChatGPT O1）则更依赖监督微调（SFT）和人类反馈的强化学习（RLHF）。
2. 冷启动与多阶段训练
- DeepSeek-R1通过引入高质量“冷启动”数据辅助初始阶段学习，并结合多阶段训练策略（如拒绝采样）提升推理能力。
- 而指令模型通常直接从预训练模型通过SFT对齐人类偏好。
二、能力与任务适配性
1. 复杂推理能力
- DeepSeek-R1专门针对数学推导、代码生成、逻辑分析等复杂任务优化，其推理过程中支持自我验证、错误检测及多路径探索。
- 指令模型更侧重通用对话和指令理解，在复杂推理任务中表现较弱。
2. 生成质量差异
- DeepSeek-R1的纯RL版本（R1-Zero）存在生成内容可读性较低的问题，需通过混合训练策略改进，
- 而指令模型因依赖SFT数据，输出更符合人类语言习惯。
三、架构设计与成本效率
1. 优化算法创新
- DeepSeek-R1采用Group Relative Policy Optimization（GRPO）等新型RL算法，支持无监督条件下的推理能力进化。
- 指令模型通常沿用PPO等传统RLHF算法。
2. 成本优势
- DeepSeek-R1在同等性能下成本比OpenAI o1系列低30倍，且在数学、代码基准测试中达到甚至超越Claude 3.5 Sonnet等模型。
四、应用场景与合规性
1. 垂直领域适配
- DeepSeek-R1更适用于科研、金融等高精度推理场景，
- 而ChatGPT O1等指令模型偏向通用客服、教育等泛化场景。
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1. 强化学习主导
- DeepSeek-R1基于大规模强化学习（RL）完成后训练，其强化学习训练占比超过95%，甚至存在完全依赖RL的DeepSeek-R1-Zero版本。
- 传统指令模型（如文心、ChatGPT O1）则更依赖监督微调（SFT）和人类反馈的强化学习（RLHF）。
2. 冷启动与多阶段训练
- DeepSeek-R1通过引入高质量“冷启动”数据辅助初始阶段学习，并结合多阶段训练策略（如拒绝采样）提升推理能力。
- 而指令模型通常直接从预训练模型通过SFT对齐人类偏好。
二、能力与任务适配性
1. 复杂推理能力
- DeepSeek-R1专门针对数学推导、代码生成、逻辑分析等复杂任务优化，其推理过程中支持自我验证、错误检测及多路径探索。
- 指令模型更侧重通用对话和指令理解，在复杂推理任务中表现较弱。
2. 生成质量差异
- DeepSeek-R1的纯RL版本（R1-Zero）存在生成内容可读性较低的问题，需通过混合训练策略改进，
- 而指令模型因依赖SFT数据，输出更符合人类语言习惯。
三、架构设计与成本效率
1. 优化算法创新
- DeepSeek-R1采用Group Relative Policy Optimization（GRPO）等新型RL算法，支持无监督条件下的推理能力进化。
- 指令模型通常沿用PPO等传统RLHF算法。
2. 成本优势
- DeepSeek-R1在同等性能下成本比OpenAI o1系列低30倍，且在数学、代码基准测试中达到甚至超越Claude 3.5 Sonnet等模型。
四、应用场景与合规性
1. 垂直领域适配
- DeepSeek-R1更适用于科研、金融等高精度推理场景，
- 而ChatGPT O1等指令模型偏向通用客服、教育等泛化场景。
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