注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】

DeepSeek大模型技术系列十二

DeepSeek大模型技术系列十二》DeepSeek后训练：监督微调和强化学习

3.4 DeepSeek后训练
在深度学习模型的研发与优化进程中，后训练阶段是赋予模型更强实用性和适应性的关键环节。对于DeepSeek-V3模型而言，后训练阶段的监督微调与强化学习等操作，如同为模型进行精细打磨和能力拓展，使其能够更好地应对复杂多样的实际任务。监督微调通过精心整理和处理不同领域的数据，让模型学习到更贴合实际应用的知识和技能；强化学习则借助独特的奖励模型和优化策略，引导模型不断提升性能和表现。接下来将深入探讨DeepSeek-V3在后训练阶段所采取的具体策略和方法，以及这些措施如何助力模型实现性能的飞跃。
3.4.1 监督微调
在监督微调阶段，为了让DeepSeek-V3模型能更好地适应多样化的实际应用场景，对指令调整数据集进行了精心整理。这个数据集规模庞大，包含了150万个实例，且覆盖了多个不同领域。由于各个领域的特性和需求各异，因此针对不同领域采用了特定的数据创建方法。
1.推理数据
推理相关的数据集涵盖了数学、代码竞赛问题以及逻辑谜题等内容。在生成这些数据时，借助了内部的DeepSeek-R1模型。DeepSeek-R1模型生成的数据具有较高的准确性，但也存在一些明显的不足，比如生成的答案常常过度思考，导致表述过于复杂；格式不够规范，影响可读性；长度过长，增加了信息提取的难度。因此，面临的挑战是如何在DeepSeek-R1数据的高准确性与常规格式推理数据所具备的清晰简洁之间找到平衡。
为解决这一问题，首先针对代码、数学或通用推理等特定领域，开发了一个专家模型。该专家模型的训练采用了监督微调（SFT）和强化学习（RL）相结合的流程。这个专家模型在后续的工作中扮演着为最终模型生成数据的重要角色。
在训练过程中，针对每个实例会生成两种不同类型的SFT样本。第一种样本是将问题与其原始答案按照<问题，原始答案>的格式进行配对。第二种样本则更为复杂，它在问题和DeepSeek-R1生成的答案基础上，加入了精心设计的系统提示，格式为<系统提示，问题，R1答案>。系统提示中包含了引导模型生成带有反思和验证机制答案的指令，其目的是让模型生成的答案更加完善和可靠。
在强化学习阶段，模型通过高温采样生成答案。在这个过程中，即使没有明确的系统提示，模型也能够融合DeepSeek-R1生成的数据模式以及原始数据中的模式。经过数百次的RL步骤训练后，中间的RL模型逐渐学会了融入DeepSeek-R1的模式，这种学习成果能够战略性地提升模型的整体性能。
在完成RL训练阶段后，采用拒绝采样的方式，以专家模型作为数据生成源，为最终模型筛选高质量的SFT数据。通过这种方式筛选出的数据，既保留了DeepSeek-R1的优势，又能生成简洁有效的答案，为最终模型的训练提供了优质的数据基础。
2.非推理数据
对于非推理数据，像创意写作、角色扮演和简单问答等类型，采用了不同的处理方式。利用DeepSeek-V2.5模型来生成答案，然后邀请专业的人工标注员对生成的数据进行验证，确保数据的准确性和正确性。人工标注员凭借专业知识和经验，仔细检查数据是否符合相应的要求，将存在错误或不合理的部分进行修正或剔除，从而保证非推理数据的质量。
3.SFT设置
利用整理好的SFT数据集对DeepSeek-V3基础模型进行了两轮微调。在微调过程中，采用余弦退火学习率调度策略。学习率从一个较高的初始值开始，随着训练的推进逐渐降低。在训练过程中，每个单独的序列由多个样本打包组成。为了避免样本之间相互干扰，采用了样本掩码策略，确保这些示例在训练过程中相互隔离，彼此不可见。这样可以让模型专注于每个样本自身的特征和规律，提高微调的效果，使DeepSeek-V3模型能够更好地学习到数据中的有效信息，从而提升在各种任务中的表现。

3.4.2 强化学习
在深度学习领域，强化学习作为提升模型性能和适应性的关键技术手段，对于DeepSeek-V3模型的优化起着至关重要的作用。为了使模型能够在复杂多变的任务中展现出卓越的表现，在强化学习过程中精心设计并采用了一系列有效的策略和方法。其中，奖励模型的构建以及组相对策略优化技术的应用，是提升模型学习效果和性能的重要组成部分。下面将详细介绍DeepSeek-V3在强化学习中所采用的奖励模型和组相对策略优化的具体内容。
1.奖励模型
在强化学习的过程中，采用了两种不同类型的奖励模型（RM），即基于规则的奖励模型和基于模型的奖励模型，以此来引导模型的学习方向，提升模型的性能。
1）基于规则的RM
对于那些能够运用特定规则进行验证的问题，采用基于规则的奖励系统来给予模型反馈。例如在数学问题中，许多问题都有确切的结果。为了便于规则验证，要求模型以特定格式（如框内）给出最终答案。这样一来，就可以依据既定规则判断答案的正确性。又比如在处理LeetCode问题时，能够借助编译器依据测试用例生成反馈。只要条件允许，就优先使用基于规则的验证方式，因为这种方式可靠性更高，不容易被人为操纵或利用，能够为模型提供更加稳定和准确的反馈，有助于模型学习到正确的知识和模式。
2）基于模型的RM
对于那些具有自由格式标准答案的问题，依靠奖励模型来判断模型给出的回答是否符合预期的标准答案。而对于像创意写作这类没有明确标准答案的问题，奖励模型则根据问题以及相应的答案作为输入，从而给出反馈。这个奖励模型是基于DeepSeek-V3的监督微调（SFT）检查点进行训练的。为了进一步增强奖励模型的可靠性，专门构建了偏好数据。这些偏好数据不仅提供最终的奖励信息，还包含得出奖励所依据的思维链。通过这种方式，能够有效降低在特定任务中奖励作弊的风险，使奖励模型给出的反馈更加真实、合理，从而更好地引导模型学习。
2.组相对策略优化
与DeepSeek-V2的做法类似，DeepSeek-V3在强化学习中采用了组相对策略优化（Group Relative Policy Optimization，GRPO）技术。GRPO摒弃了传统与策略模型大小相同的评论家模型，而是从组分数中估计基线。具体运作方式如下：对于每个问题，GRPO从旧策略模型中采样一组输出。然后，通过最大化特定目标来优化策略模型。在强化学习过程中，将来自编码、数学、写作、角色扮演和问答等不同领域的提示纳入其中。这种做法有诸多好处，一方面能使模型生成的结果更贴合人类偏好，让模型在与人类交互时表现得更加自然和符合预期；另一方面，在基准测试中，尤其是在可用监督微调数据有限的场景下，能够显著提升模型的性能。通过多领域提示的训练，模型能够学习到更广泛的知识和模式，增强对不同类型任务的适应性和处理能力，从而在各种实际应用场景中展现出更好的表现。

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