DeepSeek R1深度解析及算力影响几何-中信建投-20250203.pdf
这份文档是中信建投证券发布的一份关于DeepSeek R1深度解析及算力影响的行业动态研究报告。报告核心观点是：DeepSeek发布了深度推理能力模型R1，通过强化学习训练，性能优异，且训练和推理算力需求相对较低，这主要得益于DeepSeek R1在算法、框架和硬件上的优化协同。报告认为，尽管DeepSeek R1在特定阶段通过较少算力实现了高性能，但随着模型向深度推理方向发展，未来的算力需求仍会呈现爆发式增长，充足的算力对于人工智能模型的性能提升至关重要。
报告还详细介绍了以下内容：
* **DeepSeek R1的训练过程和性能表现**：R1-Zero通过纯粹强化学习训练，证明大语言模型仅通过强化学习也能拥有强大的推理能力。R1模型在AIME 2024、MATH-500和Codeforces等任务上表现出色，甚至超越了OpenAI-o1-1217。
* **国产模型迈向深度推理的策略创新**：介绍了DeepSeek R1-Zero的GRPO策略，KIMI 1.5的Partial rollout策略，以及Qwen2.5的两阶段强化学习等策略。
* **DeepSeek R1实现高性能的原因**：详细分析了DeepSeek R1在算法（专家混合模型、多头隐式注意力、多token预测）、框架（FP8混合精度训练）和硬件（优化流水线并行策略、高效配置专家分发和跨节点通信）等方面的优化。
* **推理能力迁移的蒸馏方法**：DeepSeek团队探索了将R1的推理能力蒸馏到更小模型中的可能性，并使用R1生成的数据对Qwen和Llama系列小模型进行微调。
* **算力需求分析**：强调了预训练阶段Scaling Law的延拓，以及深度推理阶段对算力的爆发式需求。
* **国内外模型对比分析**：对比了DeepSeek、OpenAI、Kimi、Qwen等多个模型的性能和特点。
* **模型案例对比分析**：通过“开关控制灯泡问题”、“囚犯抓豆子博弈”、“逻辑谜题”、“盲人分袜”、“数字推理”等案例，对比了不同模型的表现。
报告最后提示了模型技术发展不及预期、商业化落地不及预期、政策监管力度不及预期、数据数量与质量不及预期等风险。
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