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分类:单机 / 冒险解谜 大小:94.19M 授权:免费游戏
语言:中文 更新:2025-02-08 2:23 等级:
平台:Android 厂商:米兰体育app官网下载网络股份有限公司官网:暂无
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更新内容

一、


新智元报道

编辑:编辑部 HYZ

【新智元导读】就在刚刚 ,网上已经出现了一波复现DeepSeek的掀D现狂狂潮。UC伯克利、潮硅港科大 、谷巨HuggingFace等纷纷成功复现 ,头神塌刀只用强化学习 ,话崩哈没有监督微调,见证30美元就能见证「啊哈时刻」!全球全球AI大模型  ,掀D现狂或许正在进入下一分水岭 。潮硅

这些天 ,谷巨硅谷彻底处于中国公司带来的头神塌刀大地震余波中 。

全美都在恐慌:是话崩哈否全球人工智能的中心已经转移到了中国  ?

就在这当口 ,全球复现DeepSeek的见证一波狂潮也来了 。

诚如LeCun所言 :「这一次,全球正是开源对闭源的胜利!」


在没有顶级芯片的情况下 ,以极低成本芯片训出突破性模型的DeepSeek,或将威胁到美国的AI霸权。 大模型比拼的不再是动辄千万亿美元的算力战 。 OpenAI、Meta 、谷歌这些大公司引以为傲的技术优势和高估值将会瓦解,英伟达的股价将开始动摇 。

种种这些观点和讨论,让人不禁怀疑 :数百亿美元支出,对这个行业真的必要吗 ?甚至有人说,中国量化基金的一群天才 ,将导致纳斯达克崩盘  。

从此,大模型时代很可能会进入一个分水岭:超强性能的模型不再独属于算力巨头,而是属于每个人 。

30美金 ,就能看到「啊哈」时刻

来自UC伯克利博士生潘家怡和另两位研究人员,在CountDown游戏中复现了DeepSeek R1-Zero 。

他们表示,结果相当出色 !

实验中,团队验证了通过强化学习RL,3B的基础语言模型也能够自我验证和搜索 。

更令人兴奋的是 ,成本不到30美金(约217元),就可以亲眼见证「啊哈」时刻。


这个项目叫做TinyZero ,采用了R1-Zero算法——给定一个基础语言模型  、提示和真实奖励信号 ,运行强化学习。

然后 ,团队将其应用在CountDown游戏中(这是一个玩家使用基础算术运算,将数字组合以达到目标数字的游戏) 。

模型从最初的简单输出开始 ,逐步进化出自我纠正和搜索的策略 。

在以下示例中 ,模型提出了解决方案,自我验证 ,并反复纠正,直到解决问题为止 。


在消融实验中,研究人员运行了Qwen-2.5-Base(0.5B、1.5B、3B  、7B四种参数规模) 。

结果发现,0.5B模型仅仅是猜测一个解决方案然后停止 。而从1.5B开始  ,模型学会了搜索、自我验证和修正其解决方案,从而能够获得更高的分数 。

他们认为,在这个过程 ,基础模型的是性能的关键。


他们还验证了 ,额外的指令微调(SFT)并非是必要的 ,这也印证了R1-Zero的设计决策 。


这是首个验证LLM推理能力的实现可以纯粹通过RL ,无需监督微调的开源研究

基础模型和指令模型两者区别:

  • 指令模型运行速度快 ,但最终表现与基础模型相当

  • 指令输出的模型更具结构性和可读性


此外,他们还发现,具体的RL算法并不重要。PPO、GRPO、PRIME这些算法中 ,长思维链(Long CoT)都能够涌现 ,且带来不错的性能表现 。


而且 ,模型在推理行为中非常依赖于具体的任务 :

  • 对于Countdow任务   ,模型学习进行搜索和自我验证

  • 对于数字乘法任务  ,模型反而学习使用分布规则分解问题 ,并逐步解决


苹果机器学习科学家Yizhe Zhang对此表示 ,太酷了 ,小到1.5B的模型 ,也能通过RL涌现出自我验证的能力 。


7B模型复刻 ,结果令人惊讶

港科大助理教授何俊贤的团队(共同一作黄裕振、Weihao Zeng),只用了8K个样本,就在7B模型上复刻出了DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1的训练 。

结果令人惊喜——模型在复杂的数学推理上取得了十分强劲结果。



项目地址 :https://github.com/hkust-nlp/simpleRL-reason

他们以Qwen2.5-Math-7B(基础模型)为起点,直接对其进行强化学习。

整个过程中,没有进行监督微调(SFT),也没有使用奖励模型。

最终,模型在AIME基准上实现了33.3%的准确率  ,在AMC上为62.5% ,在MATH上为77.2%。

这一表现不仅超越了Qwen2.5-Math-7B-Instruct ,并且还可以和使用超过50倍数据量和更复杂组件的PRIME和rStar-MATH相媲美  !



其中 ,Qwen2.5-7B-SimpleRL-Zero是在Qwen2.5-Math-7B基础模型上仅使用纯PPO方法训练的  ,仅采用了MATH数据集中的8K样本 。

Qwen2.5-7B-SimpleRL则首先通过Long CoT监督微调(SFT)作为冷启动 ,然后再进行强化学习。

在这两种方法中 ,团队都只使用了相同的8K MATH样本 ,仅此而已 。

大概在第44步的时候,「啊哈时刻」出现了  !模型的响应中 ,出现了自我反思。


并且,在这个过程中 ,模型还显现了更长的CoT推理能力和自我反思能力 。


在博客中 ,研究者详细剖析了实验设置 ,以及在这个强化学习训练过程中所观察到的现象,例如长链式思考(CoT)和自我反思机制的自发形成。

与DeepSeek R1类似 ,研究者的强化学习方案极其简单 ,没有使用奖励模型或MCTS(蒙特卡洛树搜索)类技术 。

他们使用的是PPO算法  ,并采用基于规则的奖励函数 ,根据生成输出的格式和正确性分配奖励 :

  • 如果输出以指定格式提供最终答案且正确  ,获得+1的奖励

  • 如果输出提供最终答案但不正确,奖励设为-0.5

  • 如果输出未能提供最终答案,奖励设为-1

该实现基于OpenRLHF 。初步试验表明 ,这个奖励函数有助于策略模型快速收敛,产生符合期望格式的输出 。

第一部分 :SimpleRL-Zero(从头开始的强化学习)

接下来,研究者为我们分享了训练过程动态分析和一些有趣的涌现模式。

训练过程动态分析

如下所示 ,所有基准测试的准确率在训练过程中都在稳步提高  ,而输出长度则呈现先减少后逐渐增加的趋势 。

经过进一步调查  ,研究者发现 ,Qwen2.5-Math-7B基础模型在初始阶段倾向于生成大量代码 ,这可能源于模型原始训练数据的分布特征 。

输出长度的首次下降 ,是因为强化学习训练逐渐消除了这种代码生成模式 ,转而学会使用自然语言进行推理。

随后 ,生成长度开始再次增加,此时出现了自我反思机制 。


训练奖励和输出长度


基准测试准确率(pass@1)和输出长度


自我反思机制的涌现

在训练到第 40 步左右时,研究者观察到:模型开始形成自我反思模式,这正是DeepSeek-R1论文中所描述的「aha moment」(顿悟时刻) 。


第二部分 :SimpleRL(基于模仿预热的强化学习)

如前所述,研究者在进行强化学习之前,先进行了long CoT SFT预热 ,使用了8,000个从QwQ-32B-Preview中提取的MATH示例响应作为SFT数据集  。

这种冷启动的潜在优势在于:模型在开始强化学习时已具备long CoT思维模式和自我反思能力 ,从而可能在强化学习阶段实现更快更好的学习效果 。


与RL训练前的模型(Qwen2.5-Math-7B-Base + 8K QwQ知识蒸馏版本)相比,Qwen2.5-7B-SimpleRL的平均性能显著提升了6.9个百分点。

此外,Qwen2.5-7B-SimpleRL不仅持续优于Eurus-2-7B-PRIME ,还在5个基准测试中的3个上超越了Qwen2.5-7B-SimpleRL-Zero。

训练过程分析


训练奖励和输出长度


基准测试准确率(pass@1)和输出长度

Qwen2.5-SimpleRL的训练动态表现与Qwen2.5-SimpleRL-Zero相似。

有趣的是 ,尽管研究者先进行了long CoT SFT,但在强化学习初期仍然观察到输出长度减少的现象  。

他们推测,这可能是因为从QwQ提取的推理模式不适合小型策略模型,或超出了其能力范围 。

因此,模型选择放弃这种模式 ,转而自主发展新的长链式推理方式。

最后,研究者用达芬奇的一句话 ,对这项研究做了总结——

简约  ,便是最终极的精致。


完全开源复刻 ,HuggingFace下场了

甚至 ,就连全球最大开源平台HuggingFace团队 ,今天官宣复刻DeepSeek R1所有pipeline。

复刻完成后,所有的训练数据、训练脚本等等  ,将全部开源。


这个项目叫做Open R1 ,当前还在进行中。发布到一天,星标冲破1.9k,斩获142个fork。


项目地址:https://github.com/huggingface/open-r1

研究团队以DeepSeek-R1技术报告为指导,将整个复刻过程划分为三个关键步骤。

  • 步骤 1 :通过从DeepSeek-R1蒸馏高质量语料库  ,复现R1-Distill模型。

  • 步骤 2 :复现DeepSeek用于创建R1-Zero的纯强化学习(RL)流程 。这可能需要为数学 、推理和代码任务策划新的大规模数据集。

  • 步骤 3:展示我们如何通过多阶段训练 ,从基础模型发展到经过RL调优的模型。


从斯坦福到MIT ,R1成为首选

一个副业项目 ,让全世界科技大厂为之惶恐。

DeepSeek这波成功,也成为业界的神话,网友最新截图显示 ,这款应用已经在APP Store「效率」应用榜单中挤进前三 。


在Hugging Face中 ,R1下载量直接登顶 ,另外3个模型也霸占着热榜。


a16z合伙人Anjney Midha称 ,一夜之间 ,从斯坦福到MIT,DeepSeek R1已经成为美国顶尖高校研究人员「首选模型」 。


还有研究人员表示 ,DeepSeek基本上取代了我用ChatGPT的需求。


中国AI,这一次真的震撼了世界。

参考资料 :

https://x.com/junxian_he/status/1883183099787571519

https://x.com/jiayi_pirate/status/1882839370505621655

二、 1.修复已知Bug。2.新服务。

三、修复已知bug;优化用户体验

四、1,交互全面优化,用户操作更加便捷高效;2,主题色更新,界面风格更加协调;3,增加卡片类个人数据

五、-千万商品随意挑选,大图展现商品细节-订单和物流查询实时同步-支持团购和名品特卖,更有手机专享等你抢-支付宝和银联多种支付方式,轻松下单,快捷支付-新浪微博,支付宝,QQ登录,不用注册也能购物-支持商品收藏,随时查询喜爱的商品和历史购物清单。

六、1.bug修复,提升用户体验;2.优化加载,体验更流程;3.提升安卓系统兼容性

七、1、修复部分机型bug;2、提高游戏流畅度;

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