引言
在人工智能飞速发展的浪潮中，Deepseek凭借其卓越的模型表现，尤其是在推理能力方面，迅速崭露头角。其R1模型在多个基准测试中展现出的强大实力，引发了业界的广泛关注。然而，Deepseek的成功并非仅仅依赖于庞大的计算资源堆砌，更深层次的原因在于其创新的数据训练方法和先进的算法应用。数据，作为驱动AI模型进化的核心燃料，其质量和使用方式直接决定了模型的上限。Deepseek正是深刻理解了这一点，通过精妙的数据策略和算法设计，实现了模型能力的显著提升。
本文旨在深入揭秘Deepseek背后复杂而高效的数据训练与投喂机制。我们将不仅仅停留在理论层面，更会结合实际的操作例子和关键的实现细节，带领读者一探究竟：一个高质量的AI模型，特别是专注于推理能力的模型，究竟是如何通过数据和算法的协同作用“炼成”的。我们将详细拆解其多阶段训练流程，剖析核心算法如GRPO的运作原理与实践优势，并探讨其独特的数据收集与处理策略。无论您是资深的AI研究者、一线开发者，还是对前沿技术充满好奇的技术爱好者，相信本文都能为您带来有价值的见解和启发，帮助您更深入地理解当前大语言模型训练的前沿实践。
第一部分：Deepseek模型训练概览：站在巨人肩上
Deepseek R1模型的诞生并非空中楼阁，而是站在了其前代模型，特别是Deepseek V3 Base的坚实基础之上。理解R1的训练方法，首先需要认识到它与其基础模型之间的继承与发展关系。Deepseek V3 Base是一个强大的对话模型，其训练目标侧重于生成流畅、相关且符合人类交流习惯的文本。而R1模型则专注于提升逻辑推理能力，旨在解决更复杂的数学、编程和逻辑问题。这种目标上的差异决定了R1的训练过程必然更为复杂和精细。
与V3主要依赖大规模预训练和指令微调不同，R1的训练引入了更为复杂的强化学习（Reinforcement Learning, RL）阶段，并与监督微调（Supervised Fine-Tuning, SFT）相结合，形成了一个多阶段、迭代优化的训练范式。这种结合旨在利用SFT奠定基础的推理模式，再通过RL进一步激发和提升模型在复杂推理任务上的潜力，特别是解决长链条推理和多语言混合等挑战。
在实践中，选择合适的基础模型是训练流程的第一步。虽然Deepseek R1基于庞大的DeepSeek V3 Base (685GB)，但在资源受限或特定应用场景下，研究者和开发者可以考虑使用更小型的开源模型作为起点进行类似方法的探索。例如，像Qwen团队发布的Qwen2.5-0.5B-Instruct模型，其体积仅约0.9GB，却依然具备一定的指令遵循和生成能力。使用这类小型模型进行实验，可以大大降低对计算资源的需求。以下是一个使用Hugging Face transformers库加载Qwen2.5-0.5B-Instruct模型的Python代码示例：
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
# 模型名称
model_name = "Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct"
# 加载模型，自动选择合适的精度（如bfloat16）并映射到可用设备
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_name,
torch_dtype="auto",
device_map="auto"
)
# 加载对应的分词器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
# 准备输入提示
prompt = "请给我简要介绍一下大型语言模型。"
messages = [
{"role": "system", "content": "你是通义千问，由阿里云创建。你是一个乐于助人的助手。"},
{"role": "user", "content": prompt}
]
# 应用聊天模板，生成适合模型输入的文本
text = tokenizer.apply_chat_template(
messages,
tokenize=False,
add_generation_prompt=True
)
# 将文本转换为模型输入的张量，并移动到模型所在设备
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)
# 使用模型生成文本
generated_ids = model.generate(
**model_inputs,
max_new_tokens=512 # 设置最大生成token数量
)
# 从生成结果中移除输入部分的token
generated_ids = [
output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
]
# 将生成的token ID解码为文本
response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
# 打印模型响应
print(response)
这个例子展示了加载小型开源模型的基本流程，为后续进行SFT或RL实验提供了基础。当然，要达到Deepseek R1的推理水平，还需要后续更复杂的训练阶段和高质量的数据支持，但这为资源有限的研究者提供了一个可行的实践起点。
第二部分：深度剖析：Deepseek R1的四阶段训练法
Deepseek R1的卓越推理能力并非一蹴而就，而是源于一个精心设计的、包含四个关键阶段的训练流程。这个流程巧妙地结合了监督微调（SFT）和强化学习（RL），旨在逐步引导和强化模型的推理能力，同时确保其通用性和对人类偏好的对齐。下面我们将逐一剖析这四个阶段及其核心技术细节。
第一阶段：冷启动 (SFT) – 用高质量CoT数据奠定基础
训练的起点是解决“冷启动”问题。基础模型虽然具备广泛的知识，但可能缺乏特定任务所需的规范化推理模式。此阶段的SFT旨在通过高质量的“思维链”（Chain-of-Thought, CoT）数据，为模型注入初步的推理能力，并规范其输出格式。CoT数据不仅包含最终答案，更重要的是展示了详细的、逐步的推理过程。
实践点：CoT数据格式示例
高质量的CoT数据对于引导模型学习正确的推理模式至关重要。Deepseek在其训练中可能采用了类似以下的结构化格式，使用特定标签来区分推理过程和最终答案。例如：
问题：小明有5个苹果，他又买了3个，送给朋友2个，请问小明现在有几个苹果？
<reasoning_process>
1. 初始苹果数量：5个
2. 买入苹果数量：3个
3. 买入后总数：5 + 3 = 8个
4. 送出苹果数量：2个
5. 最终剩余数量：8 - 2 = 6个
</reasoning_process>
<answer>
小明现在有6个苹果。
</answer>
这种明确的格式规范化有助于模型学习如何组织其思考过程，并以清晰、结构化的方式呈现推理步骤和最终结果。在实践中，研究者可以利用现有的开源CoT数据集，例如NuminaMath-TIR等，作为此阶段训练数据的基础来源。
第二阶段：面向推理的强化学习 (RL) – GRPO算法的威力
仅仅通过SFT，模型可能难以应对极其复杂或需要多步深度推理的问题，并且可能在处理混合语言输入时表现不佳。为了克服这些限制，Deepseek引入了强化学习，特别是其创新的组相对策略优化（Group Relative Policy Optimization, GRPO）算法。
此阶段的核心目标是显著提升模型的复杂推理能力。GRPO算法是Deepseek R1训练方法中的一大亮点。与传统的强化学习算法如PPO（Proximal Policy Optimization）不同，GRPO巧妙地绕过了训练复杂的价值网络（Critic）的需求。它通过比较同一组内不同生成结果的相对好坏来直接优化策略模型（Policy Model）。
实践点：GRPO如何计算相对优势
GRPO的核心在于其优势计算方式。对于一个给定的输入（prompt），GRPO的流程大致如下：
1. 采样 (Sampling)：使用当前策略模型针对该输入生成 G 个不同的输出（responses）。
2. 评估 (Evaluation)：使用一个预定义的奖励函数（Reward Function）或奖励模型（Reward Model, RM）为这 G 个输出分别打分。对于推理任务，奖励函数通常基于规则（如答案是否正确、格式是否规范）。
3. 标准化 (Normalization)：对组内的奖励分数进行标准化处理，计算每个输出相对于组内其他输出的“相对优势”。得分高的输出获得正优势，得分低的获得负优势。
4. 策略更新 (Policy Update)：利用计算出的相对优势来更新策略模型，增加生成高奖励输出的概率，降低生成低奖励输出的概率。GRPO同样使用了类似于PPO的裁剪（Clipping）机制来限制策略更新的幅度，保证训练的稳定性。
实践点：GRPO的显存优势
由于GRPO不需要训练额外的价值网络，其在训练过程中的显存占用相比PPO等算法有显著降低。根据Deepseek的报告，对于一个1.5B参数的模型，使用GRPO进行RL训练大约需要7GB的显存，而使用PPO则可能需要20GB以上。这使得GRPO在计算资源相对有限的环境下更具实用性。
实践点：实现GRPO的关键库与配置
要在实践中应用GRPO，可以利用现有的强化学习库。例如，Hugging Face的trl（Transformer Reinforcement Learning）库就提供了GRPOTrainer和GRPOConfig类，方便开发者实现基于GRPO的训练流程。在使用GRPOConfig进行配置时，一些关键参数需要关注，例如KL散度系数 beta，它用于控制新策略与旧策略之间的差异，防止模型遗忘之前的知识。
值得注意的是，GRPO中的奖励信号可以区分结果监督（只看最终答案是否正确）和过程监督（评估推理过程的每一步）。Deepseek在训练中可能结合了这两种监督方式，以更全面地优化模型的推理行为。
第三阶段：拒绝采样与SFT – 扩展通用能力与数据多样性
经过前两个阶段，模型在特定推理任务上获得了显著提升。然而，为了增强模型的通用能力并进一步扩充高质量的推理数据，Deepseek设计了第三个阶段。此阶段包含两个目标：一是通过混合通用任务数据进行SFT，提升模型在非推理任务上的表现；二是利用当前模型生成更多高质量的推理数据。
实践点：拒绝采样的具体流程
拒绝采样（Rejection Sampling）是此阶段生成高质量推理数据的关键技术。其流程如下：
1. 生成 (Generation)：使用第二阶段优化后的模型，针对一批推理任务的输入（prompts）生成多个候选输出。
2. 评估 (Evaluation)：利用奖励模型或预定义的规则（例如，检查答案正确性、推理步骤的逻辑性、输出格式等）对所有候选输出进行评分。
3. 筛选 (Filtering)：只保留那些评分高于某一阈值的高质量输出，或者根据评分进行加权采样。
通过这种方式，Deepseek能够利用模型自身的能力，自动化地生成大量高质量的、带有推理过程的数据。据报道，Deepseek通过此方法收集了大约60万条推理数据。同时，为了保持模型的通用性，他们还混合了约20万条非推理任务的数据（如对话、摘要等）进行SFT训练。
第四阶段：全场景强化学习 (RL) – 对齐人类偏好
最后一个阶段的目标是让模型更好地与人类的偏好对齐，确保其输出不仅准确，而且安全无害（Harmlessness）且实用有帮助（Helpfulness）。此阶段再次运用强化学习，但覆盖的场景更广，结合了推理任务和通用任务。
奖励信号的来源也更加多样化，结合了用于推理任务的规则奖励和用于通用任务的神经奖励模型（通常是另一个预训练好的、能够评估文本质量的模型）。
实践点：迭代强化学习与重播机制
强化学习是一个持续优化的过程。随着策略模型（即被训练的LLM）能力的提升，用于评估其输出的奖励模型也需要相应地更新，否则奖励模型可能会成为瓶颈。因此，实践中通常采用迭代强化学习的方法，即策略模型和奖励模型交替或同步进行更新。
此外，为了防止模型在优化过程中“忘记”之前学到的知识或过度拟合到当前批次的数据，Deepseek采用了重播机制（Replay Mechanism）。例如，在每次训练迭代中，除了使用新生成的数据外，还会混入一定比例（如10%）的历史高质量数据，以增强训练的稳定性和模型的泛化能力。
通过这四个精心设计的阶段，Deepseek R1模型得以在保持通用能力的同时，逐步锤炼出强大的推理能力，并最终实现与人类偏好的对齐。
第三部分：Deepseek的数据投喂策略：高质量数据的收集与应用实践
如果说先进的算法是驱动模型能力提升的引擎，那么高质量的数据就是精心绘制的蓝图，指引着模型学习的方向。Deepseek的成功，与其独特且务实的数据投喂策略密不可分。他们深刻认识到，数据并非简单的“燃料”，其质量、结构和应用方式对最终模型性能起着决定性作用。本部分将聚焦Deepseek在数据收集、处理与应用方面的实践经验。
数据收集的实践：人工与智能的结合
Deepseek的数据收集策略展现了人工智慧与机器智能的有效结合。在训练的早期阶段，特别是第一阶段SFT所需的初始高质量CoT数据，很可能依赖于人工标注。专家或经过培训的标注员能够根据具体要求，精心编写包含详细推理步骤和正确答案的样本。这种方式虽然成本较高，但能确保初始数据的质量和引导性，为模型打下坚实的基础。
然而，随着模型能力的提升，特别是经过第二阶段GRPO强化学习后，Deepseek转向利用模型自身的能力来自动化生成更多数据。第三阶段的拒绝采样机制就是典型的例子。通过让模型生成大量候选答案，再利用奖励模型或规则进行筛选，可以高效地获取大规模、高质量的推理数据。这种“模型生成、模型筛选”的闭环，不仅大大提高了数据生产效率，也使得数据能够紧跟模型能力的进化，形成一种自我进化的数据生态。
这种从人工标注到模型生成、再到混合使用的策略，兼顾了初始阶段的质量引导和后续阶段的规模化扩展与能力对齐，是一种非常务实的实践路径。
数据处理与清洗实践：规范、对齐与过滤
原始数据往往是杂乱无章的，必须经过严格的处理和清洗才能有效“喂”给模型。Deepseek在此方面同样展现了细致的考量：
- 格式规范化: 正如在第一阶段CoT数据示例中看到的，对数据格式进行严格规范至关重要。使用统一的标签（如
<reasoning_process>,<answer>）或模板，不仅有助于模型学习结构化的输出，也方便后续的自动化评估和处理。这种规范化贯穿于数据收集和使用的始终。 - 多语言对齐: Deepseek模型支持多种语言。在训练数据处理中，需要考虑多语言数据的对齐问题。虽然在早期的RL阶段可能出现语言混合问题（如第二部分所述），但在后续阶段或通过特定的数据筛选、奖励机制设计，可以加强语言一致性，确保模型在不同语言环境下都能生成符合预期的输出。
- 严格的过滤和质量控制: 数据质量是模型的生命线。Deepseek采用了多种方法来确保数据质量：
- 规则检查: 对于数学、代码等结构化任务，可以通过预定义的规则（如检查代码是否能编译运行、数学答案是否在允许误差范围内、格式是否符合要求）进行初步筛选。
- 模型校验: 利用辅助模型（可能是专门训练的校验模型，或能力较强的通用模型）来判断生成内容的逻辑性、相关性和准确性。
- 奖励模型评分: 在RL和拒绝采样阶段，奖励模型的分数是核心的质量衡量标准，用于筛选高价值数据。
实践点：构建自动化数据处理流水线
面对海量数据，手动处理显然不现实。构建一套自动化的数据处理流水线（Data Processing Pipeline）是必不可少的。这条流水线可能包括数据抽取、格式转换、初步清洗（如去重、去除无效字符）、规则校验、模型评分、数据筛选、格式规范化等多个环节。利用脚本语言（如Python）和相关的数据处理库（如Pandas, NLTK等），结合分布式计算框架（如Spark），可以高效地完成这些任务。对于AI团队而言，投入资源构建和优化这样的数据流水线，是保障模型训练效率和效果的关键基础设施建设。
总而言之，Deepseek的数据投喂策略并非简单的堆砌数据，而是将数据视为模型训练的核心环节，通过结合人工与智能的数据收集方法，以及严格、自动化的数据处理与清洗流程，为算法的有效应用和模型能力的持续提升奠定了坚实的基础。
第四部分：实践建议与资源指引
理解了Deepseek的训练方法和数据策略后，许多研究者和开发者可能希望在自己的项目中尝试类似的方法。本部分将提供一些实践建议和资源指引，帮助读者迈出实践的第一步。
环境准备
在开始任何模型训练之前，准备好合适的环境至关重要。以下是一个基本的环境准备流程：
- 首先，创建一个专用的Python虚拟环境：
python3 -m venv deepseek_env
source deepseek_env/bin/activate # Linux/Mac
# 或
deepseek_env\Scripts\activate # Windows
- 安装必要的依赖包。通常，你可以通过一个
requirements.txt文件来管理依赖：
pip install -r requirements.txt
一个基本的requirements.txt文件可能包含以下内容：
torch>=2.0.0
transformers>=4.37.0
datasets>=2.14.0
accelerate>=0.25.0
trl>=0.7.4 # 用于强化学习训练
peft>=0.6.0 # 用于参数高效微调
wandb>=0.15.0 # 用于实验跟踪
代码参考
虽然完整复现Deepseek R1的训练过程需要大量资源，但社区中已有一些开源项目提供了类似方法的实现，可以作为学习和实验的起点。例如，GitHub上的train-deepseek-r1等项目提供了基于GRPO算法的实现示例。
以下是一个简化的GRPO训练流程示例代码框架：
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from trl import GRPOTrainer, GRPOConfig
import torch
# 1. 加载基础模型和分词器
model_name = "your_base_model" # 例如 "Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
# 2. 定义奖励函数
def reward_function(responses, prompts):
"""
自定义奖励函数，根据任务特点评估生成内容的质量
Args:
responses: 模型生成的回复列表
prompts: 对应的输入提示列表
Returns:
rewards: 每个回复对应的奖励分数列表
"""
rewards = []
for response in responses:
# 这里实现你的奖励计算逻辑
# 例如，对于数学问题，可以提取答案并检查正确性
# 对于推理任务，可以检查推理步骤的逻辑性和答案的正确性
reward = calculate_reward(response) # 自定义函数
rewards.append(reward)
return rewards
# 3. 配置GRPO训练参数
grpo_config = GRPOConfig(
group_size=8, # 每组采样的数量
beta=0.1, # KL散度系数，控制新旧策略的差异
max_epochs=5,
learning_rate=1e-5,
per_device_train_batch_size=4,
gradient_accumulation_steps=4,
max_length=2048,
# 其他参数...
)
# 4. 初始化GRPO训练器
trainer = GRPOTrainer(
model=model,
tokenizer=tokenizer,
args=grpo_config,
reward_function=reward_function,
train_dataset=your_dataset, # 你的训练数据集
)
# 5. 开始训练
trainer.train()
# 6. 保存训练后的模型
trainer.save_model("path_to_save_model")
请注意，上述代码仅为框架示例，实际实现时需要根据具体任务和环境进行调整。特别是奖励函数的设计，应该根据任务特点（如数学问题、代码生成等）进行定制。
关键考量点
在尝试复现或应用类似Deepseek的训练方法时，以下几点值得特别关注：
- 数据质量：正如前文所强调的，高质量的训练数据是成功的关键。特别是初始的CoT数据，应确保其推理步骤清晰、逻辑严密、格式规范。
- 算法选择：根据可用的计算资源和任务特点，选择合适的算法。GRPO相比传统PPO有显存优势，适合资源受限的环境；但对于某些任务，其他算法可能更合适。
- 计算资源：虽然GRPO降低了资源需求，但训练高质量模型仍需相当的计算力。可以考虑从小模型开始实验，或使用技术如LoRA（Low-Rank Adaptation）来降低资源需求。
- 评估方法：建立全面的评估体系，不仅关注最终任务性能，也要监控训练过程中的各项指标，如奖励变化、KL散度等，以便及时调整训练策略。
- 迭代优化：模型训练是一个迭代过程。初始结果可能不尽如人意，需要根据评估结果不断调整数据、奖励函数和训练参数。
通过以上实践建议和资源指引，即使没有Deepseek团队那样的大规模资源，研究者和开发者也可以在自己的领域中探索和应用类似的训练方法，逐步提升模型的推理能力和整体表现。
结论
Deepseek R1模型的成功并非偶然，它深刻地揭示了当前大语言模型训练前沿的核心要素：先进算法创新与高质量数据策略的深度融合。通过对其四阶段训练法和数据投喂机制的剖析，我们可以看到，单纯依赖算力或数据规模已不足以构建顶尖的AI能力，尤其是在复杂的推理领域。Deepseek的实践证明，像GRPO这样针对特定目标（如降低强化学习资源门槛）设计的算法，结合精心策划的数据收集（从人工标注到模型自生成）、处理（格式规范、质量过滤）和应用（多阶段训练、拒绝采样），才能真正有效地激发和引导模型的潜力。
GRPO算法的提出尤具实践意义。它通过巧妙的组内相对比较，避免了训练复杂价值网络的需求，显著降低了强化学习的显存门槛，使得更多资源相对有限的研究团队和开发者也能探索RL在提升模型能力方面的应用。这对于推动AI技术的普及和发展具有积极作用。
同时，Deepseek对数据”蓝图”作用的强调也值得深思。从初始的CoT数据引导，到利用模型自身进行拒绝采样以构建自我进化的数据生态，再到结合规则奖励和神经奖励模型进行全场景对齐，每一步都体现了对数据价值的深刻理解和精妙运用。
展望未来，AI模型的训练可能会更加注重算法与数据的协同进化。我们或许会看到更多类似GRPO的创新算法涌现，以及更加智能化、自动化的高质量数据生成与筛选机制。模型自我改进、自我监督的能力将变得越来越重要。理解Deepseek R1背后的这些训练哲学与实践细节，无疑为我们把握未来AI发展趋势、并在实际工作中应用相关技术提供了宝贵的参考和启示。
作者：AI集结号（www.aijijiehao.com）
参考文献
- DeepSeek-AI. (2025). DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning. arXiv preprint arXiv:2501.12948. https://arxiv.org/abs/2501.12948
- Wang, X. (2025, January 24). Detailed explanation of DeepSeek-R1 method: pure reinforcement learning and self-evolving behavior. Medium. https://medium.com/@marvelous_catawba_otter_200/detailed-explanation-of-deepseek-r1-method-pure-reinforcement-learning-and-self-evolving-behavior-dced3a31e53a
- Boukouffallah, L. (2025, February 3). Understanding Reinforcement Learning in DeepSeek-R1. Medium. https://medium.com/@la_boukouffallah/understanding-reinforcement-learning-in-deepseek-r1-079d3360ca6c
- Schmid, P. (2025, January 17). Bite: How Deepseek R1 was trained. Philschmid. https://www.philschmid.de/deepseek-r1
- Hugging Face. (2025). Understanding the DeepSeek R1 Paper. Hugging Face LLM Course. https://huggingface.co/learn/llm-course/en/chapter12/3
- Qwen Team. (2024, September). Qwen2.5: A Party of Foundation Models. Qwen Blog. https://qwenlm.github.io/blog/qwen2.5/
- Yang, A., Yang, B., Hui, B., et al. (2024). Qwen2 Technical Report. arXiv preprint arXiv:2407.10671.
- Tiwari, M. (2025, January 28). Deep Dive into DeepSeek R1: Revolutionizing LLM Reinforcement Learning. LinkedIn. https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-r1-reinforcement-learning-llm-group-relative-mitul-tiwari-c8gmf
- NormalUhr. (2025, February 4). How DeepSeek-R1 Leverages Reinforcement Learning to Master Reasoning. Hugging Face Blog. https://huggingface.co/blog/NormalUhr/deepseek-r1-explained
