DeepSeek 在推理、数学、编程和科研等任务上的表现，与 OpenAI 的 o1 模型水平相当，甚至在某些方面表现更为优异。技术达人 Alex 用通俗易懂的方式介绍了 DeepSeek 的核心技术与创新亮点，希望通过他的讲解，大家能够对 DeepSeek 的工作原理有更深入的了解。
1. 思维链：让模型“自我思考”
DeepSeek 采用了一种简单而高效的提示工程技术：思维链（Chain of Thought）。这一方法的核心在于引导模型逐步解释其推理过程，就像人类在解决问题时“自言自语”一样。
这种逐步推理的方式能够帮助模型发现并纠正自身的错误。例如，当模型在解一道数学题时，如果某个步骤出错，它会意识到问题并“提醒自己”说：“等等，这里有个错误。” 随后，模型会重新审视推理过程并调整答案。通过这种方法，模型不仅能提高解题的准确性，还能避免反复犯同类错误。
2. 强化学习：像婴儿学走路一样改进模型
DeepSeek 的训练方式突破了传统深度学习的框架，采用了纯强化学习（Reinforcement Learning, RL）的技术。这种方法类似于婴儿学走路的过程：婴儿通过不断试探和跌倒总结经验，逐步掌握平衡并学会行走。同样，DeepSeek 模型通过试错不断优化解题策略，最终找到“最优解”。
具体而言，模型从不同的解题策略中选择能获得最高奖励的路径。在训练过程中，随着经验的积累，模型的准确率不断提升，最终甚至在某些任务上超越 OpenAI 的 o1 模型。
强化学习的另一个关键挑战是保持模型训练的稳定性。为此，研究团队引入了一种“裁剪技术”，限制策略调整的幅度，避免模型在训练过程中出现“过山车式”的波动。同时，他们加入了正则化项，使训练过程更加平稳和高效。
3. 模型蒸馏：让大模型触手可及
DeepSeek 的完整模型规模庞大，拥有 6710 亿参数，运行它需要昂贵的硬件设备。为了让更多用户能够使用这项技术，研究团队采用了模型蒸馏（Model Distillation）的方法，将大模型的能力“浓缩”到更小的模型中，从而实现在普通配置的笔记本电脑上能够流畅运行。
具体而言，研究团队利用大模型生成了大量高质量的示例数据，并将这些数据作为 “教学材料” 供小模型学习。尽管小模型的参数数量大幅减少（例如 7B 模型仅有 70 亿参数），其性能却能够接近甚至在某些场景中超越大模型。
通过模型蒸馏技术，不仅提高了小模型的效率，还显著降低了硬件和存储成本。这使得 DeepSeek 的技术能够惠及更多用户。
