deepseek & gpto1

從最初的GPT-1奠定基礎，到後續 GPT 系列的不斷進化，AI領域的競爭日益激烈。尤其在2023年末至2024年初，DeepSeek-AI推出的 DeepSeek R1 推理模型，以其在數學、程式碼生成等高度技術性領域展現出卓越的效能，不僅效能直逼甚至部分超越OpenAI的頂尖模型，更以遠低於業界平均的訓練成本震撼了AI界，引發關於AI發展路線和訓練成本效益的廣泛討論。

deepseek r1

DeepSeek R1 的爆紅不僅體現在技術層面，更在市場上掀起巨大波瀾，其相關應用程式更一度登上中美App Store熱搜榜，足見其受歡迎程度。這不僅證明了中國 AI 推理模型技術的快速崛起，也對長期由美國科技巨頭主導的 AI 發展格局帶來了衝擊，甚至有評論認為 DeepSeek R1 的成功敲響了矽谷的警鐘，令英偉達股價周一盤前暴跌 14 %，引發了投資者對美國AI產業盈利能力的擔憂，並導致相關科技股一度重挫。這場AI領域的競賽，不僅推動了技術的快速發展，也引發了關於AI未來發展方向、技術民主化、AI倫理以及地緣政治等更深層次的思考。

在這篇文章中，我們將深入探討這兩款模型的區別，並分析其對未來推理能力發展的深遠影響。

什麼是 GPT-o1 與 DeepSeek-R1？

ai multi-step logical deduction

GPT-o1：開創推理式語言模型的先行者

o1模型的核心在於引入了「推理token」的概念，讓模型在產生回應前有更多「思考」的時間，分解對提示的理解，並考慮多種產生回應的方式，就像人類在解決問題前會先思考一樣。這使得o1在需要邏輯推理、數學計算、程式碼生成等複雜任務上表現更為出色。o1系列包含不同版本，例如o1-preview和o1-Pro，各自針對不同的效能和應用場景進行優化。

DeepSeek-R1：強化學習驅動的推理革命

與GPT-01不同，DeepSeek-R1 是由DeepSeek-AI研發的基於強化學習（RL）訓練的推理模型。DeepSeek-R1的核心創新在於其完全通過強化學習進行訓練的“DeepSeek-R1-Zero”版本，該模型完全不依賴傳統的監督式微調（Supervised fine-tuning）。這使得DeepSeek-R1在推理行為上顯得更加靈活，並且能夠應對複雜的推理任務。然而，這也帶來了可讀性差和語言混雜的挑戰。

GPT-o1 與 DeepSeek-R1 訓練方法對比

GPT-01：傳統預訓練與微調

pre-training model

GPT-o1的訓練過程主要依賴於大規模的語料庫來進行自回歸預訓練，然後通過微調（Fine-tuning）針對特定任務進行調整。

  • 技術細節： GPT-o1的預訓練階段使用Transformer架構，透過遮蔽部分詞彙（Masking）來學習詞彙之間的關係，類似於小朋友玩「填字遊戲」，透過上下文推敲答案。微調階段則使用標記好的數據集，針對特定任務進行訓練，例如問答、翻譯等，就像學生做針對性的操練，準備考試。
  • 例子： 想像一下，GPT-01就像一個從小就讀很多書的學生（預訓練），知識面廣泛，然後針對DSE中文科（微調）特別操練，考試時就能寫出不錯的文章。

DeepSeek-R1：多階段強化學習與冷啟動數據

deepseek reinforced learning

DeepSeek-R1的訓練方法則更加複雜且創新。該模型首先基於DeepSeek-V3-Base進行強化學習（RL）訓練，產生初始的DeepSeek-R1-Zero模型。這一過程的關鍵在於完全跳過了傳統的監督式微調，採用自動生成數據與冷啟動策略來進行初始化訓練。

就像是訓練一個AI來回答數學題。傳統方法是給它大量的數學題和對應的答案（標記數據）進行訓練。而使用冷啟動數據的方法，則是讓它先學習數學的基本概念和規則，然後再透過實際做題和反饋（強化學習）來提升解題能力。

  • 技術細節： DeepSeek-R1使用強化學習，透過「獎勵」和「懲罰」來訓練模型，類似於訓練狗隻，做對了就給零食（獎勵），做錯了就口頭訓斥（懲罰）。R1 所用的「冷啟動數據訓練」以及「自我蒸餾」就像給狗狗看一些基本的指令圖卡，讓牠先對指令有個初步的概念，然後再讓狗狗自己反思剛才的訓練，（蒸餾出）哪裡做得好，哪裡需要改進。

  • 冷啟動數據： 「冷啟動」是機器學習和推薦系統中常見的概念，指的是在系統剛開始運作，缺乏足夠的用戶行為數據或標記數據時，如何有效地提供服務或進行推薦。套用在DeepSeek-R1的訓練上，「冷啟動數據」指的是在沒有大量人工標記的推理數據集的情況下，用來引導模型初步學習的數據。這些「冷啟動數據」通常包含以下特點：
    • 廣泛的文本和程式碼： 涵蓋多個領域，例如百科全書、新聞文章、程式碼庫等，讓模型對語言和程式碼的結構、邏輯等建立初步的認識，就像給予模型一個廣泛的「通識教育」。這與傳統的「題海戰術」不同，不是一開始就針對特定題目進行大量練習，而是先打好基礎。
    • 未經或少量人工標記： 這些數據通常是未經人工標記的，或僅有少量標記，降低了人工成本，也讓模型能夠從更廣泛的數據中學習。
    • 用於引導模型探索： 這些數據的主要目的是引導模型進行初步的探索和學習，建立初步的模型參數，為後續的強化學習打下基礎。

  • 例子： DeepSeek-R1就像一個沒有上過傳統學校，但透過不斷嘗試和學習（強化學習），例如玩「密室逃脫」遊戲，冷啟動數據就像是給他一本包含各種謎題、邏輯題和益智遊戲的「解謎大全」，讓他先對解謎和推理有個初步的概念，而不是直接給他密室逃脫的答案。

DeepSeek-R1 訓練資料與模型細節

DeepSeek-R1的訓練資料

deepseek dataset

DeepSeek-R1的訓練資料來自多個領域的複雜文本，涵蓋了大量的技術文獻、程式碼數據以及推理問題。最為關鍵的是，DeepSeek-R1並未完全依賴傳統的語料庫訓練，而是運用了來自 DeepSeek-Base-Dataset 的多模態數據。該數據集結合了數學推理、科學技術、邏輯推理及多步推理的語料，使得模型可以處理更高難度的推理問題。

多階段訓練：冷啟動與語言一致性優化

在DeepSeek-R1的訓練過程中，冷啟動數據的引入是一大突破。該過程通過引入無標註的大規模文本數據，使模型能夠在沒有過多先驗知識的情況下開始進行學習。隨後，模型利用強化學習策略進行自我優化，使得DeepSeek-R1能夠在短期內掌握語言結構並提高推理精度。

  • 技術細節： 冷啟動數據的引入，讓模型能夠在沒有人工干預的情況下開始學習，這就像讓AI自己「摸著石頭過河」。以上面訓練狗隻的例子來說，配個「冷啟動數據」的「自我蒸餾」訓練方式則是像要求狗狗自己反思剛才的訓練，哪裡做得好，哪裡需要改進，並從中學習。在技術上，是模型利用自身產生的更高品質的輸出（「老師模型」），來訓練自身（「學生模型」），從而提升效能。
  • 例子： 「冷啟動數據」指的是在沒有人工標記的情況下，讓模型自行學習的數據。這就像讓AI自己探索學習，而不是由人來教導。舉例來說，就像給一個剛學英文的人看大量的英文報紙、小說和網站內容，讓他先對英文的文法和用字遣詞有個大致的了解，而不是直接背單字和文法規則。然後在這個過程中，再透過強化學習自我優化。

推理表現：GPT-o1與DeepSeek-R1的差異

GPT-o1的表現

作為最初的語言模型，GPT-o1雖然在語言生成和理解上表現不錯，但在解決複雜推理問題（如數學推理或邏輯推理）方面的能力仍有其限制。它能夠基於已有的語言模式生成回答，但在處理需要深層邏輯思考或創新解決方案的問題時，GPT-o1有時會顯得力不從心。

DeepSeek-R1的推理優勢

與GPT-o1不同，DeepSeek-R1的推理能力更為強大。通過強化學習和多階段訓練，DeepSeek-R1在各種推理任務中表現卓越，尤其是在數學、編程和邏輯推理等領域，甚至能與最新的OpenAI-o1-1217模型相媲美。

DeepSeek的開源策略及其與OpenAI的區別

DeepSeek 另一個最引人注目的特點之一，就是其採取的開源策略。這與OpenAI長期以來奉行的閉源策略形成了鮮明對比，也對AI產業的發展方向產生了深遠的影響。

deepseek open source

DeepSeek的開源策略，就好像將食譜公開一樣。想像一下，你是個很厲害的廚師，研發出一個獨門秘方「黯然銷魂飯」。如果你選擇「閉源」，就像把食譜鎖在保險箱裡，只在自己的餐廳販售，其他人只能來你這裡消費，沒辦法知道裡面的配方，更別說自己動手做或改良。

OpenAI的做法就類似這樣，他們創造了很厲害的AI模型，但只有他們能掌控核心技術。而DeepSeek選擇「開源」，就像把「黯然銷魂飯」的食譜大方公開，任何人都可以免費取得，甚至可以根據自己的喜好調整配方，做出「黯然銷魂麵」、「黯然銷魂粥」等等。這種做法的好處是，更多人可以參與改良食譜，讓「黯然銷魂」系列料理變得更加豐富多樣，也讓更多小吃店也能推出類似的菜色，消費者有更多選擇，整個餐飲界也會因此更加蓬勃發展。

當然，壞處就是你沒辦法獨佔這個秘方帶來的利益，但卻能藉由眾人的參與，讓這項技術更快速地進步。這就是DeepSeek和OpenAI在策略上的最大不同：一個選擇獨佔，一個選擇共享，而共享的方式，的確對整個AI生態帶來了巨大的影響。

GPT-01與DeepSeek-R1：未來展望

隨著語言模型技術的進步，GPT系列的後續版本（如GPT-4和GPT-5）將在處理複雜推理問題方面持續改進。預計這些新版本將進一步擴展GPT模型的推理能力，並能更好地應對需要多步推理和創新解決方案的挑戰。

DeepSeek-R1則可能會成為推理能力更強大的基礎模型，其多階段強化學習和冷啟動數據的創新訓練方法或許將引領新的語言模型訓練潮流。隨著更多數據的引入和模型結構的進一步優化，DeepSeek-R1的推理表現將更加卓越，甚至可能成為各種複雜推理任務的首選。

FAQ 常見問題

問： GPT-01和DeepSeek-R1哪個比較好？

答： 兩者各有優缺點。GPT-01在語言生成和理解方面表現較好，DeepSeek-R1則在推理能力方面更勝一籌。選擇哪個模型取決於您的具體需求。

問： DeepSeek-R1的「冷啟動數據」是什麼意思？

答： 「冷啟動數據」指的是在沒有人工標註的情況下，讓模型自行學習的數據。這就像讓AI自己探索學習，而不是由人來教導。

為深化您對 AI 和 ChatGPT 的理解，我們特別推出了《DotAI 最貼地嘅 ChatGPT 實戰攻略》電子書以及自研實戰 AI 課程，集結了我們專家團隊的豐富經驗和最新研究成果，為您提供了從基礎到高級的AI知識、實用案例分析，以及創新技術應用的洞見。立即訪問我們的網站，購買電子書或報讀課程，開啟您AI學習之旅的大門，並讓您的業務在AI時代中脫穎而出！

參考來源：

Tags:

Previous Post
Next Post